Jupyter Practice #
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"생물정보 후반 분석을 위한 주피터 활용" 교육 자료 모음
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Jupyter & pandas #

참고정보

예제 데이터

인코고등학교 성적: 성적표.xlsx --> http://nbviewer.jupyter.org/gist/yong27/715c0ef9a09dd6eb37e9
대출현황: loan.csv
미국신생아 이름 분석: names.tgz --> http://nbviewer.jupyter.org/gist/yong27/966bd7c60a232add08c953e8519a95f1
Allelic Differences Account for Gene Expression Differences Among Population: GSE5859, ethnicity.csv --> http://nbviewer.jupyter.org/gist/yong27/394cc70617977ee162993a78718f1eca

Matplotlib #

Matplolib 한글폰트 설정 #

윈도우에서

from matplotlib import font_manager, rc
font_name  = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)

맥에서

matplotlib.font_manager.get_fontconfig_fonts()
krfont = {'family': 'AppleGothic', 'weight': 'bold', 'size': 10}
matplotlib.rc('font', **krfont)

리눅스에서

matplotlib.font_manager.get_fontconfig_fonts()
krfont = {'family': 'UnDotum', 'weight': 'bold', 'size': 10}
matplotlib.rc('font', **krfont)

실습 #

예제 데이터 다운로드 한 후, DataFrame으로 읽어오기

#!python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('weight.csv')

연습문제 1 국가별 샘플 수 bar plot으로 그리기 (figsize: 10x10)

#!python    
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
data = pd.read_csv('weight.csv')
data['Country'].value_counts().plot(kind='bar', figsize=(10,10))

연습문제 2 성별 샘플 수 pie plot으로 그리기 (figsize: 10x10, colors: blue, red)

#!python    
data['Sex'].value_counts().plot(
    kind='pie’,
    figsize=(10,10), 
    colors=['blue', 'red’]
)

연습문제 3 성별로 구분하여 체중으로 histogram 그리기 (figsize: 20x10, color:gray)

#!python    
data['Weight'].hist(
    by=data['Sex'], 
    figsize=(20,10), 
    color=‘gray'
)

연습문제 4 국가별로 구분하여 체중으로 히스토그램 그리기 (range: 0~120, figzise:20x10, bins:20)

#!python    
data['Weight'].hist(
    bins=20, range=(0,120),
    by=data['Country'],
    figsize=(20,10)
)

연습문제 5 세 개의 서브플롯을 만들고 다음과 같이 구성

첫번째 서브플롯: 국가별 체중 boxplot
두번째 서브플롯: 체중 histogram (20 bins)
세번째 서브플롯: 성별 pie chart
서브플롯 간의 위아래 간격: 0.1
figsize: 5,20

'ex5.png'로 저장

#!python    
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

data = pd.read_csv('weight.csv')

# figure, subplot 생성
fig, axes = plt.subplots(3,1, figsize=(5,20), )
# 국가별 체충의 boxplot 그리기
data.boxplot(column='Weight', by='Country', ax=axes[0])
#  체중의 histogram 그리기
data['Weight'].hist(ax=axes[1], color='gray', bins=20, range=(0,120))
# 성별로 pie차트 그리기
data['Sex'].value_counts().plot(ax=axes[2], kind='pie')
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
#ex5.png에 저장
plt.savefig(‘ex5.png’)