Kandy를 사용한 Kotlin Notebook의 데이터 시각화

Kotlin은 강력하고 유연한 데이터 시각화를 위한 올인원 솔루션을 제공하여, 복잡한 모델에 몰두하기 전에 데이터를 직관적으로 표현하고 탐색할 수 있는 방법을 제시합니다.

이 튜토리얼은 Kandy 및 Kotlin DataFrame 라이브러리와 함께 Kotlin Notebook을 사용하여 IntelliJ IDEA에서 다양한 차트 유형을 생성하는 방법을 보여줍니다.

시작하기 전에

Kotlin Notebook은 기본적으로 IntelliJ IDEA에 번들로 제공되고 활성화되는 Kotlin Notebook 플러그인에 의존합니다.

Kotlin Notebook 기능이 활성화되지 않은 경우, 플러그인이 활성화되어 있는지 확인하십시오. 자세한 내용은 환경 설정을 참조하십시오.

새 Kotlin Notebook 생성:

1. File | New | Kotlin Notebook를 선택합니다.

2. 노트북에서 다음 명령을 실행하여 Kandy 및 Kotlin DataFrame 라이브러리를 가져옵니다.

   %use kandy
   %use dataframe

데이터프레임 생성

시각화할 레코드를 포함하는 데이터프레임을 생성하는 것부터 시작합니다. 이 데이터프레임은 베를린, 마드리드, 카라카스 세 도시의 월평균 기온에 대한 시뮬레이션된 수치를 저장합니다.

Kotlin DataFrame 라이브러리의 dataFrameOf() 함수를 사용하여 데이터프레임을 생성합니다. Kotlin Notebook에서 다음 코드 스니펫을 실행하십시오:

// months 변수는 12개월의 목록을 저장합니다
val months = listOf(
    "January", "February",
    "March", "April", "May",
    "June", "July", "August",
    "September", "October", "November",
    "December"
)
// tempBerlin, tempMadrid, tempCaracas 변수는 각 월의 온도 값을 저장하는 목록입니다
val tempBerlin =
    listOf(-0.5, 0.0, 4.8, 9.0, 14.3, 17.5, 19.2, 18.9, 14.5, 9.7, 4.7, 1.0)
val tempMadrid =
    listOf(6.3, 7.9, 11.2, 12.9, 16.7, 21.1, 24.7, 24.2, 20.3, 15.4, 9.9, 6.6)
val tempCaracas =
    listOf(27.5, 28.9, 29.6, 30.9, 31.7, 35.1, 33.8, 32.2, 31.3, 29.4, 28.9, 27.6)

// df 변수는 월, 온도 및 도시 레코드를 포함하는 세 개의 열로 구성된 데이터프레임을 저장합니다
val df = dataFrameOf(
    "Month" to months + months + months,
    "Temperature" to tempBerlin + tempMadrid + tempCaracas,
    "City" to List(12) { "Berlin" } + List(12) { "Madrid" } + List(12) { "Caracas" }
)

새 데이터프레임의 구조를 처음 네 행을 통해 탐색하십시오:

df.head(4)

데이터프레임에 Month, Temperature, City 세 개의 열이 있음을 알 수 있습니다. 데이터프레임의 처음 네 행에는 1월부터 4월까지 베를린의 온도 기록이 포함되어 있습니다:

TIP

Kandy 및 Kotlin DataFrame 라이브러리를 함께 사용할 때 타입 안전성을 높이는 데 도움이 되는 열 레코드 접근 옵션이 다양하게 있습니다.

자세한 내용은 Access APIs를 참조하십시오.

라인 차트 생성

이전 섹션의 df 데이터프레임을 사용하여 Kotlin Notebook에서 라인 차트를 생성해 보겠습니다.

Kandy 라이브러리의 plot() 함수를 사용하십시오. plot() 함수 내에서 차트 유형(이 경우 line)과 X 및 Y축 값을 지정합니다. 색상과 크기를 사용자 정의할 수 있습니다:

df.plot {
    line {
        // X 및 Y축에 사용되는 데이터프레임의 열에 접근합니다
        x(Month)
        y(Temperature)
        // 카테고리에 사용되는 데이터프레임의 열에 접근하고 이 카테고리에 대한 색상을 설정합니다
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.PURPLE, "Madrid" to Color.ORANGE, "Caracas" to Color.GREEN)
        }
        // 라인의 크기를 사용자 정의합니다
        width = 1.5
    }
    // 차트 레이아웃 크기를 사용자 정의합니다
    layout.size = 1000 to 450
}

결과는 다음과 같습니다:

포인트 차트 생성

이제 df 데이터프레임을 포인트 (산점도) 차트로 시각화해 보겠습니다.

plot() 함수 내에서 points 차트 유형을 지정합니다. X 및 Y축 값과 df 열에서 가져온 카테고리 값을 추가합니다. 차트에 제목을 포함할 수도 있습니다:

df.plot {
    points {
        // X 및 Y축에 사용되는 데이터프레임의 열에 접근합니다
        x(Month) { axis.name = "Month" }
        y(Temperature) { axis.name = "Temperature" }
        // 포인트의 크기를 사용자 정의합니다
        size = 5.5
        // 카테고리에 사용되는 데이터프레임의 열에 접근하고 이 카테고리에 대한 색상을 설정합니다
        color(City) {
            scale = categorical("Berlin" to Color.LIGHT_GREEN, "Madrid" to Color.BLACK, "Caracas" to Color.YELLOW)
        }
    }
    // 차트 제목을 추가합니다
    layout.title = "Temperature per month"
}

결과는 다음과 같습니다:

막대형 차트 생성

마지막으로, 이전 차트와 동일한 데이터를 사용하여 도시별로 그룹화된 막대형 차트를 생성해 보겠습니다. 색상에는 16진수 코드도 사용할 수 있습니다:

// 도시별로 그룹화합니다
df.groupBy { City }.plot {
    // 차트 제목을 추가합니다
    layout.title = "Temperature per month"
    bars {
        // X 및 Y축에 사용되는 데이터프레임의 열에 접근합니다
        x(Month)
        y(Temperature)
        // 카테고리에 사용되는 데이터프레임의 열에 접근하고 이 카테고리에 대한 채우기 색상을 설정합니다
        fillColor(City) {
            scale = categorical(
                "Berlin" to Color.hex("#6F4E37"),
                "Madrid" to Color.hex("#C2D4AB"),
                "Caracas" to Color.hex("#B5651D")
            )
        }
    }
}

결과는 다음과 같습니다:

다음 단계

• Kandy 라이브러리 문서에서 더 많은 차트 예제를 탐색하십시오.
• Lets-Plot 라이브러리 문서에서 더 고급 플로팅 옵션을 탐색하십시오.
• Kotlin DataFrame 라이브러리 문서에서 데이터프레임 생성, 탐색 및 관리에 대한 추가 정보를 찾아보십시오.
• 이 YouTube 비디오에서 Kotlin Notebook의 데이터 시각화에 대해 자세히 알아보십시오.