위의 코드는 Pandas 데이터프레임을 생성합니다. 컬럼은 날짜와 판매량은 각각 날짜 데이터와 판매량을 표현하는 숫자를 갖습니다.
좋은 시각화는 적절한 그래프 선택으로 시작합니다. 어떤 그래프가 이 데이터를 잘 시각화 할 수 있을까요? 시간의 흐름에 따른 값의 변화를 표현해야 하기 때문에 이 데이터를 잘 표현할 수 있는 그래프는 line 차트 또는 bar 차트가 될 것 같습니다.
Plotly 그래프 생성하기
Plotly를 사용하여 그래프를 생성하는 것은 매우 간단합니다. Plotly의 express 모듈을 사용하면 몇 줄의 코드로 아름다운 그래프를 만들 수 있습니다. 이번 예제에서는 px.line을 사용하여 선 그래프를 그리겠습니다.
import plotly.express as pxfig = px.line(df, x="날짜", y="판매량", title="일별 판매량")fig.show()
x축에는 날짜, y축에는 해당 날짜의 판매량이 표시됩니다. 시간에 흐름에 따른 판매량의 변화를 이해할 수 있습니다. 차트의 제목을 일별 판매량으로 표시되는군요.
막대 그래프로 표현하는 경우는 어떨까요?
import plotly.express as pxfig = px.bar(df, x="날짜", y="판매량", title="일별 판매량")fig.show()
위의 코드는 동일한 데이터를 막대그래프로 표현하는 코드입니다. 사용하는 함수가 px.line()에서 px.bar()로 변경되었고 전달하는 데이터는 동일합니다.
그래프 커스터마이징
그래프는 데이터를 잘 표현하고 있지만 그래프로 표현하는 X축과 Y축의 값이 작고 보고서의 폰트를 변경해 달라는 요구사항이 생겼습니다. 다행히 Plotly는 기본 그래프 생성 외에도 다양한 커스터마이징 옵션을 제공합니다. 이 기능을 이용하면 제목, 축 레이블, 레이아웃 등을 쉽게 변경할 수 있습니다. 몇 가지 예를 들어보겠습니다.