Python, Pandas, Matplotlib에서 X 또는 Y 축 반전 방법
Pandas DataFrame에서 특정 축을 반전하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
loc 인덱서:
import pandas as pd
# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [4, 3, 5, 1, 2]})
# Y 축 반전
df = df.loc[::-1]
print(df)
결과:
x y
4 5 2
3 4 3
2 3 5
1 2 1
0 1 4
# Y 축 반전
df = df.iloc[::-1]
print(df)
x y
4 5 2
3 4 3
2 3 5
1 2 1
0 1 4
[::-1] 슬라이싱:
# Y 축 반전
df = df[::-1]
print(df)
x y
4 5 2
3 4 3
2 3 5
1 2 1
0 1 4
Matplotlib:
Matplotlib에서 축을 반전하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
set_ylim() 및 set_xlim():
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 그래프 생성
plt.plot(x, y)
# Y 축 반전
plt.gca().set_ylim(y[::-1]) # 또는 plt.axes[0].set_ylim(y[::-1])
# 그래프 표시
plt.show()
invert_yaxis() 및 invert_xaxis():
# Y 축 반전
plt.gca().invert_yaxis() # 또는 plt.axes[0].invert_yaxis()
# 그래프 표시
plt.show()
시각화:
위의 코드를 사용하여 원하는 축을 반전하고 데이터를 시각화할 수 있습니다.
참고:
- Pandas DataFrame에서 축을 반전하면 데이터프레임 자체가 변경됩니다. 반면에 Matplotlib에서 축을 반전하면 그래프의 시각적 표현만 변경됩니다.
- Matplotlib에서 여러 개의 서브플롯이 있는 경우 각 서브플롯의 축을 개별적으로 반전해야 합니다.
예제 코드
import pandas as pd
# 데이터 생성
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [4, 3, 5, 1, 2]})
# Y 축 반전
df = df.loc[::-1]
# 출력
print(df)
x y
4 5 2
3 4 3
2 3 5
1 2 1
0 1 4
# Y 축 반전
df = df.iloc[::-1]
# 출력
print(df)
x y
4 5 2
3 4 3
2 3 5
1 2 1
0 1 4
# Y 축 반전
df = df[::-1]
# 출력
print(df)
x y
4 5 2
3 4 3
2 3 5
1 2 1
0 1 4
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# 그래프 생성
plt.plot(x, y)
# Y 축 반전
plt.gca().set_ylim(y[::-1]) # 또는 plt.axes[0].set_ylim(y[::-1])
# 그래프 표시
plt.show()
# Y 축 반전
plt.gca().invert_yaxis() # 또는 plt.axes[0].invert_yaxis()
# 그래프 표시
plt.show()
대체 방법
Pandas:
sort_values()
:sort_values()
함수를 사용하여 데이터프레임을 원하는 축 기준으로 정렬한 다음 인덱싱하여 축을 반전할 수 있습니다. 예를 들어 Y 축을 기준으로 정렬하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.
df = df.sort_values(by='y', ascending=False)
reverse=True
옵션: 일부 Pandas 함수(예:plot()
)는reverse=True
옵션을 제공하여 축을 반전할 수 있습니다.
set_yscale()
및set_xscale()
: 축 척도를 "log", "sym" 등으로 설정하여 축을 반전할 수 있습니다. 예를 들어 Y 축을 로그 척도로 설정하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.
plt.gca().set_yscale('log')
axvline()
및axhline()
: 수직선 또는 수평선을 추가하여 축을 시각적으로 반전할 수 있습니다. 예를 들어 Y 축 중심에 수평선을 추가하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.
plt.axhline(0, color='red')
기타 라이브러리:
- Seaborn: Seaborn은 Matplotlib 기반의 시각화 라이브러리로 축 반전을 포함한 다양한 시각화 기능을 제공합니다. 예를 들어 다음과 같이
sns.lineplot()
함수를 사용하여 Y 축을 반전할 수 있습니다.
import seaborn as sns
sns.lineplot(x='x', y='y', data=df, yscale='neg')
주의 사항:
- 위에 제시된 방법은 모두 상황에 따라 장단점이 있습니다.
- 특정 상황에 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- 데이터의 의미와 시각화의 목적을 고려해야 합니다.
python pandas matplotlib