수수께끼 고양이

데이터를 퍼센테이지로 비교해서 보고 싶을때 사용 generation_id 별로 데이터의 갯수를 퍼센테이지로 비교할 수 있도록 파이차트로 나타내보자! df2 = df['generation_id'].value_counts() plt.pie(df2, labels=df2.index, autopct='%.1f', startangle=90, wedgeprops={'width':0.7}) plt.legend() plt.title('Generation ID Pie Chart') # %.2f : 소수점 2자리까지 퍼센트로 나타내라 # wedgeprops={'width':0.7} : 가운데 구멍 뚫기(도넛모양) plt.show() type_1 의 데이터를 보니까 총 18개인데 데이터의 갯수가 가장 많은 순으로 상위 6개만..

type_1 으로 바 차트 표시하기 sb.countplot(data= df, x='type_1', color=base_color) plt.show() 내림차순으로 정렬하여 바차트 표시하기 base_order3 = df['type_1'].value_counts().index # 인덱스만 추출하기 base_order3 sb.countplot(data= df, x='type_1', order=base_order3) plt.show() 오름차순으로 바 차트 표시하기 base_order4 = list(reversed(base_order3)) base_order4 sb.countplot(data= df, x='type_1', color=base_color, order=base_order4) plt.show() x축..

Bar Chart(막대 차트) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb csv 파일 데이터를 가져온다 generation_id 는 데이터가 중복되어 있는 것 같다. = 카테고리컬 데이터 df['generation_id'].nunique() df['generation_id'].unique() 각 제너레이션 아이디 별로 캐릭터가 몇개씩 있는가? df['generation_id'].value_counts() # value_counts : 해당 컬럼의 값의 갯수 특정 컬럼이 카테고리컬 데이터 일때 각 데이터가 몇개씩 있는지 차트로 나타내고 싶으면 seaborn의 countplot 함수를 사..