[Python] 파이썬 맷플롯립(Matplotlib) - 원형 파이 차트(Pie Charts)

Matplotlib를 사용하여 파이 차트를 만드는 것은 간단하다. 파이 차트는 범주별 값의 상대적인 비율을 보여주는데 유용하다.

먼저 필요한 라이브러리들을 임포트(import) 하고 데이터프레임을 csv파일로 불러온다.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

>> df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv')
>> df

 

Matplot 라이브러리의 Pie()  함수

데이터를, 퍼센테이지로 비교해서 보고 싶을 때 사용한다.

generation_id 별로, 데이터의 갯수를
퍼센테이지로 비교할 수 있도록, 파이차트로 나타내보자!

우선 generation_id 별로, 데이터의 갯수를 value_counts() 함수로 확인한다.
그리고 df2 변수에 저장해 놓는다.

>> df2= df['generation_id'].value_counts()
>> df2
generation_id
5    156
1    151
3    135
4    107
2    100
7     86
6     72
Name: count, dtype: int64

아래의 속성을 활용해서 파이 차트를 나타낸다.

• lable: 각 데이터의 라벨 추가
• autopct :  각 데이터의 퍼센트 추가
• startanle : 시작점 설정
• wedgeprops : 파이 차트의 웨지의 너비를 조절

plt.legend() 함수는 범례를 추가 해준다.

>> plt.pie(df2, labels=df2.index, autopct='%.2f', startangle=90, wedgeprops={'width':0.7})
>> plt.legend()
>> plt.title('Generation ID Pie Chart')
>> plt.show()

 

<예제>

generation_id 컬럼의 값은 1부터 7까지 총 7개로
상위 4개만 파이차트로 나타내시오.

먼저 generation_id 컬럼을 value_counts()로 개수를 확인하고 위에서 4개의 행까지만 나타낸다.

>> df4=df['generation_id'].value_counts().head(4)
>> df[:3+1]

변수 df4 에 넣고 확인해보면 개수를 확인 할 수 있다.

>> df4
generation_id
5    156
1    151
3    135
4    107
Name: count, dtype: int64

파이 차트를 생성하고 범례와 타이틀도 추가하여 실행하면
아래와 같은 파이 차트를 볼 수 있다.

>> plt.pie(df4, labels=df4.index, autopct='%.2f', startangle=90, wedgeprops={'width':1})
>> plt.legend()
>> plt.title('Type 01 Pie Chart')
>> plt.show()