도도의 초록누리

[Python(3.7)] pyplot, pandas를 활용한 그래프 출력하기(CSV 파일 읽어오기)

파이썬 3.7에서 pyplot, pandas 라이브러리로 그래프 출력을 하는 방법을 소개하고자 한다.

파이썬은 진짜 어려운 프로그래밍 언어는 아니다.

쉽게 사용하려면 쉽게 사용할 수가 있다.

몇 가지 라이브러리만 잘 활용하면 비주얼베이직보다도 쉬울 수가 있다.

이 글을 참고하는 데 가장 도움이 될만한 글을 선정한다면, 스프레드시트 관련 글이 있다.

1. 단일출력 - 그래프

이번에 소개할 것은 단일 형태의 그래프를 출력하는 방법에 대해서 소개한다.

소스코드: plotDrawing.py

[첨부(Attachment)]

plotDrawing.7z

2. 다수출력 - 그래프

이번에 출력할 그래프는 다수출력할 수 있는 그래프이다.

[소스코드(Source Code)]

[첨부(Attachment)]

plotDrawing2.7z

(출력 결과)

표 2-1. 산업 근로 형태별 취업자

                     (단위: 1,000명)

* 원시데이터[첨부(Attachment)]

example2.7z

그림 2-8. 실습에 사용한 데이터

3. 맺음글

파이썬을 통해서 다양한 차트를 뽑아낼 수 있었다.

단일 처리와 반복 처리를 통해 데이터를 뽑아내는 반복된 작업을 현저한 속도로 줄일 수 있어서 좋았다.

그림 2-1을 해석하면, 임금근로자 종사자가 가장 많은 업종은 사회간접자본 및 기타 서비스업에 종사하는 사람들이 가장 많았다.

인원은 대략적으로 그림으로만 보면 2017년 7월 기준으로 약 15,000,000명 정도 종사하는 것으로 보인다. 700,000명 정도가 증가하였다.

두 번째로 많이 종사하는 업종은 "사업, 개인, 공공서비스 및 기타" 업종의 종사가 약 8,000,000명 정도 되었다.

세 번째로 많이 종사하는 업종은 "제조업"으로 약 3,800,000명 정도이다.

제조업의 종사자는 줄어드는 것으로 보인다.

2016년 3월에는 약 4,100,000명 정도였다면 2017년 7월 기준으로는 약 3,800,000명 정도로 3,000,000명 정도가 감소했다.

제조업 직업의 감소인원 = 4,100,000 - 3,800,000 = 3,000,000명

그래프를 자세히 보지 않은 이상은 감소 추이를 살펴보기가 힘들다.

4. 참고자료(Reference)

1. 산업/근로형태별 취업자(10차), Last Modified 2018-07-31, Accessed by 2018-07-31, http://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1DE7112&conn_path=I3, 통계청, 경제활동인구조사

2. How to Save a Plot to a File Using Matplotlib, Last Modified , Accessed by 2018-07-31, https://chartio.com/resources/tutorials/how-to-save-a-plot-to-a-file-using-matplotlib/, Chartio

3. Python License, Last Modified , Accessed by 2018-07-31, https://en.wikipedia.org/wiki/Python_License, Wikipedia

4. Various Licenses and Comments about Them, Last Modified , Accessed by 2018-07-31, https://www.gnu.org/licenses/license-list.html#Python, GNU

5. History and License, Last Modified , Accessed by 2018-07-31, https://docs.python.org/3/license.html, Python Software Foundation.