[2월 2주차-2/13(2)]🌟 인터랙티브 시각화: HTML 파일로 저장하여 웹 브라우저에서 실행하기

데이터 시각화는 통찰을 얻는 중요한 도구입니다.

이번 글에서는 Plotly Express를 활용하여 인터랙티브한 시각화를 만들고, 이를 HTML 파일로 저장하여 웹 브라우저에서 실행하는 방법을 소개합니다. 🖥️

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📌 환경 설정

먼저, 필요한 라이브러리를 불러옵니다. Plotly는 강력한 시각화 라이브러리로, HTML 파일로 저장할 수 있는 기능을 제공합니다.

import pandas as pd
import plotly.express as px
import webbrowser

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📊 산점도 (Scatter Plot) 생성 및 HTML 저장

🚗 mpg 데이터셋을 사용하여 도시 연비(cty)와 고속도로 연비(hwy)의 관계를 나타내는 산점도를 그려보겠습니다.

mpg = pd.read_csv('./data/mpg.csv')

fig = px.scatter(data_frame=mpg,
           x='cty', y='hwy',
           color='drv')

# HTML 파일로 저장
fig.write_html('scatter_plot.html')

# 웹 브라우저에서 실행
webbrowser.open_new('scatter_plot.html')

✅ 결과: 색상으로 구동 방식(drv)이 구분된 인터랙티브한 산점도를 확인할 수 있습니다. 🎨

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📊 3. 크기 조절이 가능한 산점도

Plotly의 다양한 옵션을 활용하여 차트 크기를 조절할 수도 있습니다.

fig = px.scatter(data_frame=mpg,
           x='hwy', y='cty',
           color='drv',
           width=600, height=400)

fig.write_html('size_plot.html')
webbrowser.open_new('size_plot.html')

✅ 결과: 크기를 조절한 산점도가 생성됩니다! 🖼️

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📊 4. 막대 그래프 (Bar Chart) 생성 및 HTML 저장

🚗 자동차 종류(category)별 빈도를 막대 그래프로 나타내보겠습니다.

df = mpg.groupby('category', as_index=False).agg(n=('category', 'count'))

fig = px.bar(data_frame=df, x='category', y='n', color='category')
fig.write_html('bar_plot.html')
webbrowser.open_new('bar_plot.html')

✅ 결과: 자동차 종류별 개수를 한눈에 볼 수 있는 막대 그래프가 생성됩니다! 📊

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📊 5. 상자 그림 (Box Plot) 생성 및 HTML 저장

📦 상자 그림은 데이터의 분포를 시각화하는 데 유용합니다. 구동 방식(drv)에 따른 고속도로 연비(hwy)의 분포를 확인해 보겠습니다.

fig = px.box(data_frame=mpg, x='drv', y='hwy', color='drv')
fig.write_html('box_plot.html')
webbrowser.open_new('box_plot.html')

✅ 결과: 구동 방식별 연비 분포를 쉽게 비교할 수 있는 상자 그림이 생성됩니다! 🚗

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📊 6. 선 그래프 (Line Chart) 생성 및 HTML 저장

📈 **선 그래프(Line Chart)**를 활용하여 경제 지표 변화를 시각화해 보겠습니다.

economics = pd.read_csv('./data/economics.csv')

fig = px.line(data_frame=economics, x='date', y='psavert')
fig.write_html('line_plot.html')
webbrowser.open_new('line_plot.html')

✅ 결과: **시간에 따른 경제 지표 변화(개인 저축률)**를 나타내는 선 그래프가 생성됩니다! 📉

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🎯 마무리하며

이번 글에서는 Plotly Express를 활용하여 다양한 인터랙티브 시각화를 생성하고, 이를 HTML 파일로 저장하여 웹 브라우저에서 실행하는 방법을 살펴보았습니다. 🚀

✅ 정리하자면:

1️⃣ 산점도 (Scatter Plot) 생성 및 크기 조절

2️⃣ 막대 그래프 (Bar Chart)로 카테고리별 빈도 확인

3️⃣ 상자 그림 (Box Plot)으로 데이터 분포 시각화

4️⃣ 선 그래프 (Line Chart)로 시간에 따른 데이터 변화 분석

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💡 Tip: Plotly를 활용하면 더 다양한 차트도 만들 수 있으니, 공식 문서를 참고해 보세요! Plotly 공식 문서 🚀