Seaborn에서 시계열 도표를 만드는 방법

시계열 도표는 시간에 따라 변하는 데이터 값을 시각화하는 데 유용합니다.

이 튜토리얼에서는 Python의 seaborn 데이터 시각화 패키지를 사용하여 다양한 시계열 플롯을 생성하는 방법을 설명합니다.

예 1: 단일 시계열 그리기

다음 코드는 Seaborn에서 단일 시계열을 그리는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': ['1/2/2021',
                            '1/3/2021',
                            '1/4/2021',
                            '1/5/2021',
                            '1/6/2021',
                            '1/7/2021',
                            '1/8/2021'],
                   ' value ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21]})

sns. lineplot (x=' date ', y=' value ', data=df)

색상, 선 너비, 선 스타일, 레이블 및 플롯 제목을 사용자 정의할 수도 있습니다.

 #create time series plot with custom aesthetics 
sns. lineplot (x=' date ', y=' value ', data=df, linewidth= 3 , color=' purple ',
             linestyle=' dashed '). set (title=' Time Series Plot ')

#rotate x-axis labels by 15 degrees
plt. xticks (rotation= 15 )

예 2: 여러 시계열 플롯

다음 코드는 Seaborn에서 여러 시계열을 그리는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': ['1/1/2021',
                            '1/2/2021',
                            '1/3/2021',
                            '1/4/2021',
                            '1/1/2021',
                            '1/2/2021',
                            '1/3/2021',
                            '1/4/2021'],
                   ' sales ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21, 28],
                   ' company ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']})

#plot multiple time series
sns. lineplot (x=' date ', y=' sales ', hue=' company ', data=df) 

색상 인수는 플롯의 각 선에 대해 서로 다른 색상을 제공하는 데 사용됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 seaborn에서 다른 일반적인 기능을 수행하는 방법을 설명합니다.

Seaborn 플롯에 제목을 추가하는 방법
Seaborn에서 범례 글꼴 크기를 변경하는 방법
Seaborn에서 범례의 위치를 변경하는 방법