1-4. 시각화

 

https://hyebit.tistory.com/51

1-3. 해시태그 정리하기

우선 시각화에 필요한 패키지를 불러오고

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib import font_manager, rc
import sys

막대그래프에 사용될 글꼴을 설정해 줍니다.

if sys.platform in ['win32', 'win64']:
    font_name = 'malgun gothic'
elif sys.platform == 'darwin':
    font_name = 'AppleGothic'
    
rc('font', family = font_name)

tag와 counts만 선택하여 상위 50개의 데이터를 선정하여

tag_counts_df = pd.DataFrame(tag_counts_selected.most_common(50))
tag_counts_df.columns = ['tags', 'counts']

막대그래프를 그려줍니다.

plt.figure(figsize =(15,11))
sns.barplot(x = 'counts', y = 'tags', data = tag_counts_df)
plt.savefig('C:/Users/Desktop/gbtriptag-barplot.png')  

경북관광 막대그래프

그다음으로 워드 클라우드에 필요한 패키지를 불러오고

import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import platform

윈도의 경우와 맥의 경우로 나누어 글꼴 설정을 해주고

if platform.system() == 'Windows':   
    font_path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"
elif platform.system() == "Darwin":  
    font_path = "/Users/$USER/Library/Fonts/AppleGothic.ttf"

워드 클라우드를 그려줍니다.

wordcloud=WordCloud(font_path= font_path, 
                    background_color="white",
                    max_words=100,
                    relative_scaling= 0.3,
                    width = 800,
                    height = 400
                 ).generate_from_frequencies(tag_counts_selected)  
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.savefig('C:/Users/Desktop/gbtriptag-wordcloud.png')  

경북관광 워드클라우드

 

 

 

< 위 글은 "직장인을 위한 데이터 분석 실무"를 참고하였습니다 >