수정된 코드
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# CSV 파일 경로 지정
file_path = r'C:\PythonLAB\강수량.csv'
# CSV 파일을 데이터 프레임으로 읽기
df = pd.read_csv(file_path)
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
plt.figure(figsize=(15,4))
plt.title('전국 장마 평균 강수량')
plt.bar(df['연도'], df['강수량(mm)'])
plt.yticks(range(0, max(df['강수량(mm)'])+5, 5))
plt.xlabel('연도')
plt.ylabel("강수량(mm)")
plt.show()
위 코드는 `matplotlib`과 `pandas`를 사용하여 CSV 파일을 읽고, 그래프로 시각화하는 코드입니다.
코드의 구체적인 설명은 다음과 같습니다:
1. `import matplotlib.pyplot as plt`와 `import pandas as pd`를 통해 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
2. `file_path` 변수에 `강수량.csv` 파일의 경로를 지정합니다.
주어진 예시에서는 `C:\PythonLAB\강수량.csv`로 설정되어 있습니다.
경로 문자열 앞에 `r`을 붙여 raw string으로 처리합니다.
3. `pd.read_csv(file_path)`를 사용하여 CSV 파일을 데이터 프레임으로 읽어옵니다.
읽어온 데이터 프레임은 `df` 변수에 저장됩니다.
4. `plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')`를 통해 그래프의 폰트를 'NanumBarunGothic'으로 설정합니다.
5. `plt.figure(figsize=(15, 4))`를 사용하여 그래프의 크기를 설정합니다.
`(가로길이, 세로길이)` 형식으로 크기를 지정합니다.
6. `plt.title('전국 장마 평균 강수량')`를 통해 그래프의 제목을 설정합니다.
7. `plt.bar(df['연도'], df['강수량(mm)'])`을 사용하여 막대 그래프를 생성합니다.
`df['연도']`를 x축으로, `df['강수량(mm)']`를 y축으로 설정합니다.
8. `plt.yticks(range(0, max(df['강수량(mm)'])+5, 5))`를 통해 y축의 눈금을 설정합니다.
`range(시작값, 종료값, 간격)`을 사용하여 y축의 범위와 간격을 설정합니다.
종료값은 `max(df['강수량(mm)'])+5`로 설정하여 최대값보다 약간 큰 값까지 표시합니다.
9. `plt.xlabel('연도')`와 `plt.ylabel("강수량(mm)")`를 사용하여 x축과 y축의 레이블을 설정합니다.
10. `plt.show()`를 통해 그래프를 출력합니다.
위 코드를 실행하면, `강수량.csv` 파일의 데이터를 바탕으로
전국 장마 평균 강수량을 막대 그래프로 시각화할 수 있습니다.
그래프의 x축은 연도이며, y축은 강수량(mm)입니다.
그래프의 크기, 제목, 눈금 등은 설정에 따라 변경할 수 있습니다.
