멋사 ai스쿨 TIL - (16) plotly-2

plotly로 그래프 그리기

1. px.line으로 선 그래프 그리기

px.line(df_ratio, facet_col="company", facet_col_wrap=2)

테이블의 컬럼명을 company로 지정해주고, 아래와 같은 다섯개의 서프 플롯 그래프를 그려낼 수 있다.

컬럼명은 아래와 같이 입력한다.

df.columns.name="컬럼이름"

2. 일별 수익률 구하기

3. px.area

4. 막대 그래프

px.bar(df_ratio, facet_col="company", facet_col_wrap=1, height=500)

값이 과도하게 겹칠 경우 facet_col_wrap값을 1로 설정해서 늘려줄 수 있다.

5. scatterplot
(1)

px.scatter(df_ratio, facet_col="company", facet_col_wrap=1)

(2) 두 개의 데이터 비교

px.scatter(df_ratio, x="GOOGL", y="AAPL"

(3) 그래프에 대한 그래프

px.scatter(df_ratio, x="GOOGL", y="AAPL", marginal_x="box", marginal_y="violin")

(4) 각 데이터 간의 상관관계 비교

px.scatter_matrix(df_ratio)

(5) histogram - nbins로 나눠주기

px.histogram(df_ratio, facet_col="company", facet_col_wrap=3, nbins = 50)

데이터 프레임 가공

1. Series

df["컬럼명"].()

Series 형태로 확진일을 가져오게 된다.

2. Series Accessor

괄호 유무에 따른 차이점 있음. pandas 공식문서 참고할 것.

3. 파생변수 만들기

# 연도-월 파생변수 만들기
# astype(str) 을 통해 수치 데이터를 문자 데이터로 변환하고 문자열 연결하기
# df["연도월"]
df["연도-월"] = df["연도"].astype(str) + "-" + df["월"].astype(str)

string 타입으로 변환 (=연도+월의 계산 없이 문자열로 인식하여 반환)

유의사항: astype은 python의series에만 활용 가능

4. 요일명 반환

#find_dayofweek 함수로 요일 숫자를 넘겨주면 요일명을 반환하는 함수
def find_dayofweek(day_no):
    dayofweek = "월화수목금토일"
    return dayofweek[day_no]
find_dayofweek(2)
# def find_dayofweek(day_no):

df["요일명"] = df["요일"].map(find_dayofweek)
df.head()

5. lambda

df["요일명"] = df["요일"].map(lambda x: "월화수목금토일"[x])

코드가 복잡하지 않을 때는 굳이 함수를 선언하지 않고 람다의 변수에 넣어서 받아준다.

6. 빈도 구하기

# "연도" 컬럼을 통해 빈도수 구하기
df["연도"].value_counts()

7. 리스트에 대해 헷갈리는 점

weekday_list = list("월화수목금토일")
weekday_list

왜 이것의 결과는 슬라이싱이 된 상태일까?

8. 인덱싱의 순서 정리

weekday_cnt = df["요일명"].value_counts()
weekday_cnt

위의 내용은 요일을 전혀 정돈해주지 않음

weekday_cnt[list("월화수목금토일")]

그러나 위의 상태는 정돈해줌

본격적인 Covid data 가공

1. iloc로 첫 확진일과 마지막 확진일 구하기

# last_day
last_day = df.iloc[0]["확진일"]
last_day
# first_day
first_day = df.iloc[-1]["확진일"]
first_day

2. date_range로 전체 기간 데이터 만들기

# pd.date_range 로 전체 기간을 생성합니다.
# all_day
all_day = pd.date_range(start=first_day, end=last_day)
all_day