Pandas와 Streamlit, Matplotlib을 활용한 데이터 시각화 기초

데이터 분석의 세계에서 데이터를 시각화하는 것은 중요한 과정 중 하나다. 숫자와 문자로만 이루어진 데이터보다는 그래프나 차트를 통해 정보를 표현하는 것이 훨씬 직관적이기 때문이다. 이번 글에서는 Pandas, Streamlit, 그리고 Matplotlib을 활용하여 간단한 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보자.

data = pd.DataFrame({
    '이름': ['영식', '철수', '영희'],
    '나이': [22, 31, 23],
    '몸무게': [75.5, 80.2, 55.1]
})

st.dataframe(data, use_container_width=True)

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(data['이름'], data['나이'])
st.pyplot(fig)

1. Pandas로 데이터 생성하기

먼저, Pandas 라이브러리를 사용하여 간단한 데이터프레임을 생성한다.

data = pd.DataFrame({
    '이름': ['영식', '철수', '영희'],
    '나이': [22, 31, 23],
    '몸무게': [75.5, 80.2, 55.1]
})

이 코드는 '이름', '나이', '몸무게'라는 세 개의 열을 가진 데이터프레임을 생성한다.

2. Streamlit으로 데이터프레임 표시하기

Streamlit은 웹 애플리케이션을 간편하게 만들 수 있는 도구다. st.dataframe() 함수를 사용하면 웹 페이지에 데이터프레임을 표시할 수 있다.

st.dataframe(data, use_container_width=True)

use_container_width=True 옵션은 데이터프레임이 웹 페이지의 전체 너비를 사용하도록 설정한다.

3. Matplotlib으로 바 차트 그리기

Matplotlib은 Python에서 다양한 차트와 그래프를 그리는 데 사용되는 라이브러리다.

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(data['이름'], data['나이'])

위 코드는 '이름'을 x축으로, '나이'를 y축으로 하는 바 차트를 생성한다.

4. Streamlit으로 그래프 표시하기

Streamlit의 st.pyplot() 함수를 사용하면 Matplotlib로 생성한 그래프를 웹 페이지에 표시할 수 있다.

st.pyplot(fig)