[시각화] matplotlib과 seaborn 라이브러리를 활용해 여러 개의 barplot 그리기

데이터를 그래프로 시각화하다보면 하나의 화면에 여러 개의 그래프를 띄우고 싶을 때가 있다. 

 

아래 화면은 matplotlib와 seaborn의 barplot 함수를 이용하여 2rows * 5cols 형태의 10개 그래프를 띄운 예시이다. 

 

Seaborn.barplot documentation

seaborn.barplot의 파라미터 및 그래프 하나를 그리는 간단한 예제는 아래 seaborn documentation에서 확인 가능하다. 

seaborn.barplot — seaborn 0.11.2 documentation (pydata.org)

seaborn.barplot — seaborn 0.11.2 documentation

 

구현

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

def show_graph():
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(25, 16), nrows=2, ncols=5)  # 2행 5열의 그래프 생성
    plt.subplots_adjust(left=0.06, bottom=0.1, right=0.95, top=0.945, wspace=0.6, hspace=0.35) # 간격 조정
    season_list = ['S/S', 'F/W'] # shirt
    year_list = ['2018', '2019', '2020', '2021', '2022'] # shirt

    for i, season in enumerate(season_list):
        for j, year in enumerate(year_list):
        	# comp_counter 함수: DB에서 해당하는 조건의 데이터를 추출하여 리턴하는 함수
            # data 
            comp_list, count_list, sex_, year_, season_ = \
                comp_counter(db, 'pattern', item_type='shirt', sex='여', season=season, year=year)
            print(comp_list, count_list, sex_, year_, season_)
            
            # df 형태로 변환
            df = pd.DataFrame(data=count_list, index=comp_list, columns=['count'])
            print(df)
            
            # 개별 그래프에 인덱스 형태로 접근하여 제목 및 그래프 값 표시
            ax[i][j].set_title("{0} {1}".format(season, year))
            for k in range(0, len(count_list)):
                ax[i][j].annotate(count_list[k], (count_list[k]*1, k), )

            sns.barplot(x='count', y=df.index, data=df, ax=ax[i][j], palette="husl")

    plt.show()

 

각 그림은 ax[i][j] 처럼 인덱스를 지정하여 개별적으로 접근 가능하다. 

 

위 코드의 comp_counter()는 데이터를 불러오는 부분이므로, 실제 사용할 때에는 각자의 데이터셋을 불러와서 df 형태로 변환 후 sns.barplot() 함수의 데이터로 넣어주면 된다. 

 

matplotlib.pyploy의 annotate 함수의 인자는 아래 documentation에서 확인 가능하다.

https://matplotlib.org/3.5.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.annotate.html?highlight=annotate#matplotlib.pyplot.annotate 

matplotlib.pyplot.annotate — Matplotlib 3.5.0 documentation