오늘은 Python을 가지고 선언적으로 통계를 시각화할 수 있는 Altair 패키지에 대하여 알아보려 합니다.

Altair 설치

우선 virtualenv로 파이썬 환경을 분리해줍니다.

pip3 install virtualenv

virtualenv -mvenv env

env라는 이름의 가상 환경을 생성합니다.

source env/bin/activate

가상환경을 폴더에서 활성화합니다.

pip3 install --upgrade pip

pip의 업그레이드가 존재하는지 확인하고 진행합니다.

pip install Altair

pip로 Altair를 설치합니다.

그림 파일로 내보내기

png 그림 파일로 내보내려면 selenium과 브라우저 드라이버가 필요합니다.

만약 selenium이 설치되어 있지 않다면 아래와 같이 출력됩니다.

ImportError: selenium package is required for saving chart as png

pip install selenium

selenium을 설치하고 실행해도 chromedriver가 없다면 다시 오류가 발생합니다.

Message: ‘chromedriver’ executable needs to be in PATH.

brew tap homebrew/cask

brew cask install chromedriver

mac의 경우에는 chromedriver를 brew로 쉽게 설치할 수 있습니다.

데이터 셋

간단한 예제를 위해서 pandas에서 간단한 데이터 셋을 가져옵니다.

pip install vega_datasets

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'x': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'],
    'y': [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]
})

위와 같은 pandas DataFrame 기반의 데이터 셋입니다.

example

import altair as alt

altair를 가져옵니다.

from vega_datasets import data

pandas DataFrame 기반의 데이터 셋을 가져옵니다.

print(data.cars())

출력해보면 406개의 rows와 9개의 columns가 존재합니다.

cars = data.cars()

chart = alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
)

점으로 이루어진 산포도를 그릴 수 있습니다.

만약 막대 그래프로 그리고 싶다면 mark_bar()로 바꾸면 됩니다.

x와 y는 column을 지정해주면 됩니다.

chart.save('chart.png')

이전에 설치한 selenium과 브라우저 드라이버로 그림 파일을 내보내 확인할 수 있습니다.