데이터 시각화하기

생각 열기 — 숫자 열두 개와 선 하나

새솔시 달마다 대여 건수 합계다. 어느 달이 가장 많았고, 언제부터 줄기 시작했는지 바로 보이는가?

시각화(visualization) — 데이터를 그래프·지도·그림처럼 눈으로 볼 수 있는 모양으로 나타내는 일는 데이터를 눈으로 볼 수 있게 바꾸는 일이다. 사람의 눈은 숫자를 읽는 것보다 높낮이·기울기·몰림을 훨씬 빨리 알아챈다.

목적에 맞는 그래프

그래프 고르기 실험실

목적 네 가지에 맞는 그래프를 골라 그려 보자. 맞지 않는 그래프를 고르면 왜 맞지 않는지 알려 준다.

그래프로 거짓말하기

같은 데이터라도 그리는 방법에 따라 전혀 다른 인상을 줄 수 있다. 일부러 속이려는 그래프도 있고, 모르고 잘못 그린 그래프도 있다.

• 축

  세로축 자르기

  막대그래프의 세로축을 0이 아니라 1,500부터 시작하면, 1,600과 2,300의 차이가 몇 배처럼 보인다. 실험실의 「세로축을 0부터」 스위치를 꺼 보자.

• 기간

  유리한 기간만

  1년 가운데 대여가 오르던 3~5월만 잘라 보여 주면 「자전거 이용이 폭발적으로 늘고 있다」처럼 보인다.

• 단위

  합계와 평균 섞기

  날 수가 다른 달의 «합계»를 견주면 31일인 달이 유리하다. 비교할 때는 평균이 공정할 수 있다.

• 빠짐

  제목·단위·출처 없음

  무엇을 언제 어떤 단위로 쟀는지 없으면 읽는 사람이 제멋대로 해석한다.

파이썬으로 그리기

맷플롯립(matplotlib)은 파이썬에서 그래프를 그리는 도구다. 처음 실행하면 맷플롯립(약 12MB)을 받느라 시간이 걸린다. 받기 어려운 교실에서는 확인된 실행 결과의 그림을 보며 코드를 읽어도 된다.

꺾은선 — 시간에 따른 변화

Python달마다 대여 건수 (꺾은선)▶ 실행고치기코드 복사

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('bike.csv')
월합계 = df.groupby('월')['대여건수'].sum()

plt.figure(figsize=(7, 3.5))
plt.plot(월합계.index, 월합계.values, marker='o')
plt.title('새솔시 달마다 자전거 대여 건수 (2025)')
plt.xlabel('월')
plt.ylabel('대여 건수')
plt.xticks(range(1, 13))
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

확인된 실행 결과

막대 — 묶음끼리 비교

Python요일별 평균 대여 건수 (막대)▶ 실행고치기코드 복사

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('bike.csv')
요일평균 = df.groupby('요일')['대여건수'].mean()
요일평균 = 요일평균.reindex(['월', '화', '수', '목', '금', '토', '일'])

plt.figure(figsize=(7, 3.5))
plt.bar(요일평균.index, 요일평균.values, color='gray')
plt.title('요일별 평균 대여 건수')
plt.ylabel('대여 건수')
plt.show()

확인된 실행 결과

reindex 를 빼면 막대가 가나다 차례(금·목·수·월·일·토·화)로 늘어선다. 고치기를 눌러 그 줄을 지우고 실행해 보자. 요일의 흐름이 사라져 주말이 높다는 것이 잘 안 보인다.

산점도 — 두 값의 관계

Python기온과 대여 건수 (산점도)▶ 실행고치기코드 복사

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('bike.csv')

plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.scatter(df['평균기온'], df['대여건수'], alpha=0.4)
plt.title('기온과 대여 건수 (점 하나 = 하루)')
plt.xlabel('평균기온(°C)')
plt.ylabel('대여 건수')
plt.show()

확인된 실행 결과

점들이 오른쪽 위로 올라가다가 25℃ 를 넘으면서 다시 내려온다. 상관 계수 0.71 이라는 숫자 하나에는 이 «꺾임»이 담기지 않는다. 그래서 숫자와 그래프를 함께 본다.

!apt-get -qq install fonts-nanum
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
font_manager.fontManager.addfont('/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumGothic.ttf')
plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

확인 문제