제가 판단하기로는, Matplotlib를 사용하여 그래프 시각화를 하는 과정에서 Y축 숫자가 섞여서 나오는 문제를 해결하는 방법을 적어보려고 합니다. 이 글에서는 데이터를 시각화하면서 Y축의 숫자가 섞이는 이유와 그 해결 방법을 직접 경험한 내용을 바탕으로 설명드릴게요.
Y축 숫자 섞임의 원인
직접 경험해본 결과, Y축에 숫자가 섞여 나오는 이유는 데이터 타입과 관련이 있어요. Y축에 표시되는 값들은 숫자 형태로 되어 있어야 하지만, 종종 문자열로 인식되는 경우가 있죠. 제가 사용한 CSV 파일에서 Y축 데이터는 그런 경우였습니다. 데이터가 string 형태로 저장되면 플로팅 시 점이 따로 인식되며, 이로 인해 구분이 어려워지더라고요. 처음에는 흥미롭게 그래프를 그려보았지만, 결과를 보고는 헉! 하곤 했습니다.
Y축 숫자 문제 시각적 예시
여기에서 실제로 문제가 나타나는 모습을 보실 수 있어요. 를 보면 Y축의 숫자가 통합되지 않고 각 선마다 따로 노는 것을 확인할 수 있습니다. 그래서 구글링을 하며 여러 자료를 찾아봤지만 해결책을 찾기 어려웠어요.
데이터 타입을 확인하는 법
제 경험으로는, ydata의 데이터를 출력해보기로 결정했어요.
python
print(ydata1)
print(ydata2)
print(ydata3)
print(ydata4)
이 코드를 통해 출력된 결과는 다음과 같았습니다:
['58', '27', '47', '25']
['197', '215', '138', '142']
['785', '712', '444', '425']
['2211', '1436', '1518', '1006']
보시다시피 숫자가 문자열로 변환되어 있죠! 이처럼 데이터가 str 형식으로 처리되니, 시각화 할 때 제대로 사용되지 못하는 것이죠.
Y축 숫자 문제 해결하기
데이터 타입 변환하기
그러면 어떻게 이 문제를 해결했을까요? 데이터 타입을 적절히 변환해 주면 되더라고요. 처음 코드에서는 이 부분이 빠져 있었죠. 아래와 같이 코드를 수정했습니다:
python
for line in lines: #csv파일을 한줄씩 반복
ydata1.append(int(line[1])) #일반의
ydata2.append(int(line[2])) #인턴
ydata3.append(int(line[3])) #레지던트
ydata4.append(int(line[4])) #전문의
이렇게 int() 함수를 이용해 데이터 형을 숫자형으로 변경해주니 문제가 해결되어 결과적으로 그래프가 정상적으로 출력되었습니다.
Y축 눈금 조정하기
이제 Y축의 눈금을 세부적으로 조정할 준비가 되었죠. 그래프 출력을 실행하기 전에 다음 코드를 추가했습니다:
python
plt.yticks(list(range(0,2450,200)))
위 코드는 Y축의 눈금을 0에서 2400까지 200단위로 출력하겠다는 의미였어요. 이렇게 조정하면 그래프를 더 잘 보이게 할 수 있었답니다.
데이터 시각화 과정 요약
통계 데이터를 시각화하는 과정은 사실 그렇게 간단하지 않아요. 특히 데이터 타입에 철저하게 신경 써야 하더라고요.
- 데이터 타입 확인: 데이터 프레임 또는 리스트의 타입을 검사하는 것이 중요해요. 문자열로 되어 있지 않은지 확인하세요.
- 형 변환: 문자열로 된 데이터를 숫자로 변환해야 해요.
- Y축 조정: 보기를 편리하게 하기 위해 Y축의 눈금을 조정하는 과정이 필요해요.
결과적으로, 이렇게 세 가지 단계를 통해 문제를 해결하고, 시각화된 그래프가 이렇게 멋지게 나왔습니다!
자주 묻는 질문 (FAQ)
Y축의 숫자가 섞여 있는 이유는 무엇인가요?
데이터가 문자열로 인식되어 숫자 형태가 아닌 문자로 처리됩니다.
Matplotlib에서 Y축 눈금을 조정하는 방법은?
plt.yticks(list(range(0,2450,200)))와 같이 설정으로 조정할 수 있습니다.
데이터 타입은 어떻게 확인하나요?
print() 함수를 이용해 데이터를 출력한 후 확인할 수 있습니다.
데이터 형 변환은 어떻게 하나요?
int() 함수를 이용하여 문자열 데이터를 정수형으로 변환해야 합니다.
전반적으로 제가 경험한 내용을 공유해보았는데, 여러분들도 유용하게 활용하셨으면 좋겠어요.
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