[메타코드] 파이썬 입문 데이터분석 (6) px.pie() 파이썬으로 파이차트 그리기

 

타닥타닥 모닥불이라는 이름을 자주 언급해야 할 것 같다....

지난번에 글을 날렸는데 제목으로 검색해도 안 나오는 것에 충격... 키워드 같은 걸 좀 공부해봐야지...

이번에는 파이 그래프 그리기! 이미지를 클릭하면 강의 사이트로 이동한다.

* 가입 시 5천원 주는 추천인 코드: EQQW-36EH-JY4P 추가해주시면 감사합니다.

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🔥 강의 목차

오리엔테이션
파이썬 기초 문법
데이터 전처리
데이터 시각화
마케팅 데이터 분석 및 지표 정의하기

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🔥 마케팅 데이터 전처리 &자동화 프로젝트(6) 파이 차트

파이(pie) 차트는 워낙 많이 사용되기 때문에 많이 봤으리라 생각한다. 단순히 비율 값을 파이의 각 영역으로 나타낸다.

 

히스토그램 코드스니펫

import plotly.express as px
import pandas as pd

# px.pie() 함수를 사용하여 파이 차트 생성
fig = px.pie(
    df,                    # 데이터 프레임
    names='col_1',      # 파이 차트의 각 부분을 구별하는 열
    values='col_2',       # 각 부분의 크기를 결정하는 열
    title='Sample Pie Chart'  # 차트 제목
    hole=0.3               # 중앙의 빈 공간 크기 (0에서 1 사이의 값)
)

# 차트 표시
fig.show()

 

px.pie()를 쓰면 자동으로 데이터를 합산해서 비율을 계산하고 해당 수치를 차트로 나타내준다고 한다. wow

다른 그래프를 그릴 때는 항상 집계를 해서 썼었는데! 편한 차트다. :)

 

 

위 테이블에 대해 가장 Category 비율에 대해 간단한 파이 차트를 그려보면 아래와 같은 그림이 나온다.

import plotly.express as px
fig = px.pie(
    df,
    names = 'Category',
    values = 'Values'
)

fig.show()

위 비율이 실제 비율과 동일한지 확인하려면 groupby를 통해 집계해보면 된다.

동일하게 A - 0.10(10%), B - 0.15(15%), C - 0.75(75%)로 계산된 것을 알 수 있다. 

df.groupby(by = 'Category').Values.sum()/df.Values.sum() # 비율

 

옵셔널하게, 타이틀을 넣거나 중앙의 빈 공간인 'hole' 크기를 조정해 도넛 차트로 만들 수도 있다.

import plotly.express as px
fig = px.pie(
    df,
    names = 'Category',
    values = 'Values',
    title='Sample Pie Chart',  # 차트 제목
    hole=0.3               # 중앙의 빈 공간 크기 (0에서 1 사이의 값)
)

fig.show()

 

파이/도넛 차트는 편하지만 너무 많은 범주가 있는 경우 표현하기 힘들고,

범주가 많아질수록 각 범주의 넓이를 눈으로 쉽게 비교하기 어려워진다.

 

 

* 본 게시글은 '메타코드'의 동의를 받아 작성된 글로, 강의 내용에 대한 모든 저작권은 Ringo 선생님에게 있습니다. 개인용도의 학습 외에 무단사용은 엄격히 금지됩니다. 위반 시 법적 조취가 취해질 수 있습니다.