📊 Python을 이용한 데이터 시각화(with 엑셀)

Python에서는 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다.
대표적으로 사용되는 라이브러리는 Matplotlib, openpyxl, Plotly입니다.

(1) 주요 라이브러리

Matplotlib은 Python에서 데이터를 시각화하기 위한 대표적인 2D 시각화 라이브러리로, 2D 차트 및 그래프 생성에 특화되어 있습니다. 다양한 차트를 지원하고 세밀한 커스터마이징이 가능합니다.

주요 특징

openpyxl은 Excel 파일을 읽고 수정하는 데 특화된 라이브러리입니다.
Python에서 Excel 파일을 생성하고 수정하며, 셀 서식 및 차트 삽입까지 가능합니다

주요 특징

Plotly는 대화형 차트를 생성하는 라이브러리로, 웹 기반 대시보드 환경에서 주로 사용됩니다. 사용자에게 다양한 탐색 및 분석 기능을 제공합니다.

주요 특징

기능	Matplotlib	openpyxl	Plotly
주요 목적	데이터 시각화 (차트 생성)	Excel 파일 작업 (차트 포함)	대화형 시각화 (웹 기반)
차트 유형	선, 막대, 파이, 산점도 등 다양	엑셀 기본 차트 (막대, 원형 등)	대화형, 3D, 지도 등
엑셀 연동	이미지로 저장 후 삽입 가능	직접 차트 생성 가능, 셀 스타일링 가능	이미지로 저장 후 삽입 (직접 저장 불가)
DB 연동	`pandas`, `SQLAlchemy` 지원	`pandas`, `SQLAlchemy` 지원	`pandas`, `SQLAlchemy` 지원
대화형 기능	간단한 인터랙션 (애니메이션 등)	없음	웹 브라우저에서 인터랙티브 지원
활용 사례	데이터 시각화 후 이미지 저장	DB 데이터 → Excel 저장 및 차트 생성	웹 대시보드 구성 및 데이터 공유
지원 포맷	PNG, PDF, SVG, EPS 등	.xlsx 파일, 차트 포함 저장 가능	HTML, PNG, JPEG, SVG, PDF 등

openpyxl도 엑셀 차트를 지원하지만, Matplotlib은 다양한 차트, 세밀한 디자인 조정, 인터랙티브 기능 등을 제공하여 복잡한 시각화에 유리합니다.
차트를 웹 페이지 및 엑셀 다운로드 기능에서 모두 활용해야 하므로 Matplotlib + openpyxl 조합이 가장 적합합니다.

Matplotlib은 Excel 저장 기능이 없기 때문에, openpyxl 또는 xlsxwriter와 함께 사용해야 합니다.

Matplotlib은 Python에서 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리입니다.

2D/3D 그래프를 생성하여 분석 결과를 시각적으로 표현할 수 있습니다.

pyplot 방식
- MATLAB 스타일 인터페이스
- import matplotlib.pyplot as plt
- 간편하고 빠르게 그래프 작성 가능
객체 지향 방식 (OOP 스타일)
- Figure, Axes 등 객체 기반 구성
- 복잡한 레이아웃이나 고급 커스터마이징에 적합

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [10, 20, 25])
plt.show()