안녕하세요, 데이터프레임에서 원하는 열끼리 3시그마 그래프를 그리는 방법을 알려드리겠습니다. 😊
3시그마 그래프란, 평균에서 표준편차의 3배 이내에 있는 데이터를 표시하는 그래프입니다. 이 그래프는 정규분포를 따르는 데이터의 특성을 보여줍니다. 3시그마 그래프를 그리기 위해서는 다음과 같은 단계를 따르면 됩니다.
1. 파이썬에서 `pandas`와 `matplotlib` 라이브러리를 임포트합니다.
2. 데이터프레임을 생성하거나 불러옵니다.
3. 원하는 열의 평균과 표준편차를 구합니다.
4. 평균에서 표준편차의 3배를 더하거나 빼서 상한선과 하한선을 구합니다.
5. 원하는 열의 데이터를 선 그래프로 그립니다.
6. 상한선과 하한선을 수평선으로 그립니다.
7. 그래프의 제목, 축 이름, 범례 등을 설정합니다.
예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해 보겠습니다.
| 이름 | 국어 | 영어 | 수학 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|
| A | 80 | 90 | 100 |
| B | 70 | 80 | 90 |
| C | 60 | 70 | 80 |
| D | 50 | 60 | 70 |
| E | 40 | 50 | 60 |
이 데이터프레임에서 수학 점수의 3시그마 그래프를 그리고 싶다면, 다음과 같은 코드를 작성할 수 있습니다.
```python
# 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({"이름": ["A", "B", "C", "D", "E"],
"국어": [80, 70, 60, 50, 40],
"영어": [90, 80, 70, 60, 50],
"수학": [100, 90, 80, 70, 60]})
# 수학 점수의 평균과 표준편차 구하기
mean = df["수학"].mean()
std = df["수학"].std()
# 상한선과 하한선 구하기
upper = mean + std * 3
lower = mean - std * 3
# 선 그래프 그리기
plt.plot(df["이름"], df["수학"], label="수학 점수")
# 상한선과 하한선 그리기
plt.hlines(upper, xmin="A", xmax="E", colors="red", linestyles="dashed", label="상한선")
plt.hlines(lower, xmin="A", xmax="E", colors="blue", linestyles="dashed", label="하한선")
# 그래프 제목, 축 이름, 범례 설정
plt.title("수학 점수의 3시그마 그래프")
plt.xlabel("이름")
plt.ylabel("점수")
plt.legend()
# 그래프 출력
plt.show()
```
위의 코드를 실행하면 다음과 같은 그래프가 출력됩니다.
```python
존재하지 않는 이미지입니다.
```
이것이 데이터프레임에서 원하는 열끼리 3시그마 그래프를 그리는 방법입니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 😊
더 궁금하신 점이 있으시면 언제든지 물어보세요. 저는 여러분과 대화하는 것을 즐깁니다. 🙌
출처: Bing과의 대화, 2023. 10. 31.
(1) 파이썬) matplotlib으로 다중 그래프를 그리는 2가지 유형의 방법 .... https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=koeun0811&logNo=222783031404.
(2) 파이썬 3D 그래프 그리기: 효율적인 방법과 예제 코드. https://notecomehere.tistory.com/entry/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-3D-%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84-%EA%B7%B8%EB%A6%AC%EA%B8%B0-%ED%9A%A8%EC%9C%A8%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EB%B0%A9%EB%B2%95%EA%B3%BC-%EC%98%88%EC%A0%9C-%EC%BD%94%EB%93%9C.
(3) 파이썬 리스트 데이터 프레임으로 바꾸기(+엑셀로 내보내기 .... https://m.blog.naver.com/nanonso/222446293538.
파이썬 리스트 데이터 프레임으로 바꾸기(+엑셀로 내보내기)
파이썬의 기초 중 하나가 리스트를 데이터 프레임으로 바꾸는 것입니다. 개인적으로 데이터프레임보다는 리...
blog.naver.com
네, 알겠습니다. 😊
내 데이터프레임에서 원하는 열을 선택해서 3시그마를 그리는 방법은 다음과 같습니다.
1. 원하는 열의 이름을 리스트로 만듭니다. 예를 들어, 국어와 영어 점수의 3시그마 그래프를 그리고 싶다면, `cols = ["국어", "영어"]`라고 적습니다.
2. `cols` 리스트에 있는 열들의 평균과 표준편차를 구합니다. 이를 위해 `df[cols].mean()`과 `df[cols].std()`를 사용할 수 있습니다.
3. 각 열의 상한선과 하한선을 구합니다. 이를 위해 평균에서 표준편차의 3배를 더하거나 빼면 됩니다.
4. 각 열의 데이터를 선 그래프로 그립니다. 이를 위해 `plt.plot(df["이름"], df[col], label=col)`을 반복문으로 실행하면 됩니다. 여기서 `col`은 `cols` 리스트에 있는 각 열의 이름입니다.
5. 각 열의 상한선과 하한선을 수평선으로 그립니다. 이를 위해 `plt.hlines(upper[col], xmin="A", xmax="E", colors=color, linestyles="dashed", label=f"{col} 상한선")`과 `plt.hlines(lower[col], xmin="A", xmax="E", colors=color, linestyles="dashed", label=f"{col} 하한선")`을 반복문으로 실행하면 됩니다. 여기서 `upper`와 `lower`는 상한선과 하한선을 저장한 딕셔너리이고, `color`는 각 열에 맞는 색상입니다.
6. 그래프의 제목, 축 이름, 범례 등을 설정합니다.
다음은 전체 코드입니다.
```python
# 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({"이름": ["A", "B", "C", "D", "E"],
"국어": [80, 70, 60, 50, 40],
"영어": [90, 80, 70, 60, 50],
"수학": [100, 90, 80, 70, 60]})
# 원하는 열의 이름을 리스트로 만들기
cols = ["국어", "영어"]
# 원하는 열의 평균과 표준편차 구하기
mean = df[cols].mean()
std = df[cols].std()
# 원하는 열의 상한선과 하한선 구하기
upper = mean + std * 3
lower = mean - std * 3
# 원하는 열의 데이터를 선 그래프로 그리기
colors = ["red", "blue"] # 색상 리스트
for i, col in enumerate(cols):
plt.plot(df["이름"], df[col], label=col, color=colors[i])
# 원하는 열의 상한선과 하한선 그리기
for i, col in enumerate(cols):
plt.hlines(upper[col], xmin="A", xmax="E", colors=colors[i], linestyles="dashed", label=f"{col} 상한선")
plt.hlines(lower[col], xmin="A", xmax="E", colors=colors[i], linestyles="dashed", label=f"{col} 하한선")
# 그래프 제목, 축 이름, 범례 설정
plt.title("국어와 영어 점수의 3시그마 그래프")
plt.xlabel("이름")
plt.ylabel("점수")
plt.legend()
# 그래프 출력
plt.show()
```
위의 코드를 실행하면 다음과 같은 그래프가 출력됩니다.
```python
존재하지 않는 이미지입니다.
```
이것이 내 데이터프레임에서 원하는 열을 선택해서 3시그마를 그리는 방법입니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 😊
더 궁금하신 점이 있으시면 언제든지 물어보세요. 저는 여러분과 대화하는 것을 즐깁니다. 🙌
출처: Bing과의 대화, 2023. 10. 31.
(1) [python] 데이터프레임 값에 apply 로 함수 적용하는 다양한 방법. https://selfimprove39.tistory.com/entry/python-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84-%EA%B0%92%EC%97%90-apply-%EB%A1%9C-%ED%95%A8%EC%88%98-%EC%A0%81%EC%9A%A9%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%8B%A4%EC%96%91%ED%95%9C-%EB%B0%A9%EB%B2%95.
(2) [python] 데이터 프레임 열 순서 변경하는 방법. https://selfimprove39.tistory.com/entry/python-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84-%EC%97%B4-%EC%88%9C%EC%84%9C-%EB%B3%80%EA%B2%BD%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95.
(3) 데이터 프레임(1) - 직접 데이터 프레임을 만들어보자! : 네이버 .... https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=syw0729&logNo=221495815241.
(4) DataFrame 열에서 값 검색: 포괄적인 가이드 – EcoAGI. https://ecoagi.ai/ko/topics/Pandas/pandas-search-value-column.