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read_excel()과 plot() 함수를 활용하는 것이지만, 더 세련된 결과물을 위해서는 matplotlib와 seaborn 패키지가 필수적입니다. 📊pip install matplotlib seaborn으로 패키지를 설치하고, VS Code를 새로 고침한 후 필요한 라이브러리(pandas, matplotlib.pyplot, seaborn)를 임포트합니다. 🛠️step_y.xlsx)을 pd.read_excel(dtype='string')으로 불러온 후, df_raw.head()와 df_raw.info()를 통해 데이터의 초기 상태와 타입을 확인하는 과정이 중요합니다. 🔍DATA_VALUE 열은 float 타입으로, TIME 열은 pd.to_datetime(format='%Y%m')을 사용하여 날짜 시간 타입으로 정확하게 변환해야 합니다. 🔄seaborn.set_theme(context='poster', style='whitegrid', font='폰트명') 함수를 사용하여 그래프의 전체적인 크기, 스타일, 폰트를 설정하여 시각적 품질을 향상시킵니다. 🎨plt.subplots(figsize=(16, 9), dpi=100)를 통해 시각화 이미지의 가로/세로 비율과 해상도를 인치 및 픽셀 단위로 세밀하게 지정하여 원하는 크기의 Figure와 Axes 객체를 생성합니다. 🖼️seaborn.lineplot(data=df_raw, x='TIME', y='DATA_VALUE', ax=ax)를 사용하여 지정된 Axes 객체에 선 그래프를 그리고, ax.set_title('기준금리')로 그래프 제목을 추가합니다. 📈seaborn.set_style({"grid.linestyle": "--", "grid.color": "lightgray"})를 subplots() 호출 전에 적용하여 격자 스타일을 점선과 연한 회색으로 변경하고, 로 상단 및 오른쪽 축을 제거하며, , 로 축 레이블을 설정하여 그래프를 더욱 세련되게 만듭니다. ✨seaborn.despine(top=True, right=True)ax.set_xlabel()ax.set_ylabel()fig.savefig('step_z.png') 함수로 파일로 저장할 수 있으며, fig.set_layout_engine('tight')를 사용하여 이미지 저장 시 불필요한 여백을 제거하여 깔끔한 결과물을 얻습니다. 💾subplots()의 nrows, ncols 매개변수를 활용한 다중 그래프 시각화 방법과 국고채/회사채 데이터를 하나의 그래프로 표현하는 미니 프로젝트를 통해 심화 학습을 진행할 수 있습니다. 📚Recommanded Videos
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