[Visualization] Heatmap 그리기

matplotlib, seaborn, pandas 를 이용한 heatmap 그리기

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams['figure.figsize'] = [10,8]

sns.set(style='whitegrid', palette='pastel')
data=sns.load_dataset('flights')
data

• seaborn에 내장되어있는 데이터프레임 불러오기

data2 = data.pivot('year', 'month', 'passengers')
data2.head()

• pivote() : 기존의 data 변수를 pivot시켜서 재형성한 새로운 pandas.DataFrame형 변수
• year => index, month => column, panssengers => value

1. matplotlib을 이용한 heatmap 그리기

plt.pcolor(data2)

plt.xticks(np.arange(0.5, len(data2.columns), 1), data2.columns)
plt.yticks(np.arange(0.5, len(data2.index), 1), data2.index)

plt.title('Heatmap by plt.pcolor()', fontsize=20)
plt.xlabel('Month', fontsize=14)
plt.ylabel('Year', fontsize=14)
plt.colorbar()

plt.show()

• plt.pcolor() : 히트맵을 그림
• plt.colorbar() : 색상에 대한 정보 제시

2. seaborn을 이용한 heatmap 그리기

ax = sns.heatmap(data2, annot=True, fmt='d')
plt.title('Heatmap of Flight by seaborn', fontsize=20)

plt.show()

• sns.heatmap() : 히트맵을 그림
• annot : True로 해야 수치 표현 가능
• fmt : 수치의 형식과 소수점자리 명시 ('d' = 정수 형태)
• cmap을 통해 색상변경 가능 (ex) sns.heatmap(data2, cmap='YIGnbu'))

3. pandas를 이용한 heatmap 그리기

data2.style.background_gradient(cmap='summer')

• dataframe의 숫자에 따라 직접 색을 다르게 입힐 수 있음