시각화 자동화하기
Matplotlib의 가장 큰 강점 중 하나는 입력으로 받은 데이터에 맞게 시각화를 자동으로 조정할 수 있다는 점이에요. 예를 들어, 카테고리 개수를 알 수 없는 데이터를 받아도 각 카테고리에 막대를 가진 막대 그래프를 만들 수 있어요.
이번 연습에서는 이를 직접 해 보겠습니다. 2016년 하계 올림픽 메달 수상자 데이터를 다시 시각화하되, 이번에는 종목(branch of sport)의 개수를 알 수 없는 데이터셋을 사용해요. 이 데이터는 pandas의 DataFrame 객체 summer_2016_medals로 메모리에 로드되며, 각 행이 어떤 종목에 해당하는지를 알려 주는 "Sport" 열이 있어요. 또한 각 선수의 몸무게를 나타내는 "Weight" 열도 포함되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Matplotlib으로 시작하는 데이터 시각화
연습 안내
sports의 값을 순회(iterate)하면서 루프 변수로sport를 사용하세요.- 각 반복에서
"Sport"열이sport와 같은 행만 추출하세요. - 제공된
ax객체에 막대를 추가하되, 레이블은 종목 이름으로, 막대 높이는"Weight"열의 평균으로, y축 오차 막대는 표준편차로 설정하세요. - 그림을 파일
"sports_weights.png"로 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
fig, ax = plt.subplots()
# Loop over the different sports branches
for ____ in ____:
# Extract the rows only for this sport
sport_df = ____
# Add a bar for the "Weight" mean with std y error bar
____
ax.set_ylabel("Weight")
ax.set_xticklabels(sports, rotation=90)
# Save the figure to file
____