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츄르사려고 코딩하는 코집사입니다.
In [59]:
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
from matplotlib import font_manager, rc
In [60]:
#plot 한글 깨짐
plt.rc('font', family='Malgun Gothic')
#막대그래프 한글 깨짐
font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)
In [5]:
AI_최종데이터 = pd.read_csv('C:/Users/User/Desktop/AI data/AI_최종데이터.csv', encoding="CP949")
sns.countplot()으로도 아래 코드 돌릴 수 있음
In [44]:
#발생연도 시각화 처리
발생연도_df = pd.DataFrame(pd.value_counts(AI_최종데이터['발생연도'], sort=False))
발생연도 = list(발생일자_df.index)
발생연도_count = list(발생연도_df['발생연도'])
In [62]:
#발생연도에 따른 빈도수 bar 그래프
sns.barplot(x=발생연도, y=발생연도_count)
plt.ylim(0,350)
plt.title('발생연도에 따른 빈도수')
plt.xlabel('발생연도')
plt.ylabel('빈도수')
plt.show()
In [63]:
#발생연도에 따른 빈도수 reg 그래프
sns.regplot(x=발생연도, y=발생연도_count)
plt.ylim(0,350)
plt.title('발생연도에 따른 빈도수')
plt.xlabel('발생연도')
plt.ylabel('빈도수')
plt.show()
In [64]:
#발생월 시각화 처리
발생월_df = pd.DataFrame(pd.value_counts(AI_최종데이터['발생월'], sort=False))
발생월 = list(발생월_df.index)
발생월_count = list(발생월_df['발생월'])
In [67]:
#발생월에 따른 빈도수 bar 그래프
sns.barplot(x=발생월, y=발생월_count)
plt.ylim(0,300)
plt.title('발생월에 따른 빈도수')
plt.xlabel('발생월')
plt.ylabel('빈도수')
plt.show()
In [70]:
#축종 시각화 처리
축종_df = pd.DataFrame(pd.value_counts(AI_최종데이터['축종'], sort=False))
축종 = list(축종_df.index)
축종_count = list(축종_df['축종'])
In [71]:
#축종에 따른 빈도수 bar 그래프
sns.barplot(x=축종, y=축종_count)
plt.title('축종에 따른 빈도수')
plt.xlabel('축종')
plt.ylabel('빈도수')
plt.show()
In [76]:
#평균기온에 따른 AI 발병 빈도 수
sns.distplot(AI_최종데이터['평균기온(°C)'])
Out[76]:
In [77]:
#최저기온에 따른 AI 발병 빈도 수
sns.distplot(AI_최종데이터['최저기온(°C)'])
Out[77]:
In [78]:
#최고기온에 따른 AI 발병 빈도 수
sns.distplot(AI_최종데이터['최고기온(°C)'])
Out[78]:
In [79]:
#평균 풍속에 따른 AI 발병 빈도 수
sns.distplot(AI_최종데이터['평균 풍속(m/s)'])
Out[79]:
In [80]:
#평균 상대습도에 따른 AI 발병 빈도 수
sns.distplot(AI_최종데이터['평균 상대습도(%)'])
Out[80]:
In [81]:
#일교차에 따른 AI 발병 빈도 수
sns.distplot(AI_최종데이터['일교차'])
Out[81]:
In [82]:
#철새도래지거리(m)에 따른 AI 발병 빈도 수
sns.distplot(AI_최종데이터['철새도래지거리(m)'])
Out[82]:
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