- 2017 전국 교통사고 데이터 인포트1) pandas 라이브러리의 read_csv를 이용하여 파일 읽기 2) 한글로 작성되었으므로 euc-kr로 인코딩해 준다
요일별 사망 교통사고 시각화 – 요일별 사고 건수 출력 요일별 사고 건수를 카운트하여 요일 순으로 정렬 후 y에 저장
- 요일별 사고 건수 카운팅한 y 값을 바탕으로 막대 그래프로 그리기 1) xlim, ylim으로 x.y축 범위 설정 2) xlabel, ylabel로 x, y축 의미하는 제목 설정 3) title에서 전체 그래프 제목 설정
차대차 사건 중 죽거나 다친 사람이 많은 발생지의 시도를 시각화한다 – 사고유형_대분류에서 차대차의 행만 출력하여 발생지시도에 있는 각각의 데이터 횟수를 구한다1) 각 발생지시도별로 묶기 위해 groupby 적용 후 합계 입수2) 구한 횟수는 final 변수에 저장
- 자동차 vs 자동차 교통사고 사상자수 시각화 1) figure 함수를 사용하여 그래프 확대 조절 2) figsize = (x축 크기, y축 크기) → 그래프 크기 조절 3) xlabel, ylabel에서 x축과 y축 이름 지정 4) title로 그래프 제목 쓰기
그래프 시각화
교통사고가 가장 많이 발생하는 시간대의 시각화-시간대를 ‘0~2’, ‘3~5’, ‘6~8’, ‘9~11′, ’12~14′, ’15~17′, ’18~20′, ’21~23’ 구간으로 나누어 시간대별 사고건수를 구함1) 시간대는 labels에 넣는 2) bins에는 값을 나눠주는 범위를 적어줌 3) 그대로 출력하면 사고건수 기준으로 하차되므로 시간대를 기준으로 정렬해줌 → sort_index() 사용
시간대별 사고건수 출력
- 파이함수에서 시간대별 사고건수 시각화1)pie함수를 사용하여 파이차트 그림2)pie(데이터,라벨)3)pie함수내의 autopct속성은 자동으로 데이터의 값크기에 따라 비율조절4)%f→소수점자리를 조절하여 값출력
파이 그래프 ※ 각 그래프의 길이 ※ ※ 선 그래프 : 변화를 비교하기에 유리한 막대 그래프 : 범용적인 차트, 변화와 비교 파악하는 데 모두 사용 가능한 차트 그래프 : 데이터를 비교하기 쉽다