📚파이썬 머신러닝 판다스 데이터분석 part4. 데이터 시각화

📄part4 seaborn.ipynb

🐿️빈도 그래프

각 범주에 소하는 데이터의 개수를 막대 그래프로 나타내는 countplot() 함수 그래프 색 구성을 다르게 하려면 palette 옵션을 변경하여 적용함

# 그래프 객체 생성
fig=plt.figure(figsize=(15,5))
ax1=fig.add_subplot(1,3,1)
ax2=fig.add_subplot(1,3,2)
ax3=fig.add_subplot(1,3,3)

# 기본값
sns.countplot(x='class', palette='Set1', data=titanic, ax=ax1)

# hue옵션에 'who' 추가
sns.countplot(x='class', hue='who', palette='Set2', data=titanic, ax=ax2)

# dodge=False 옵션 추가 (축 방향으로 분리하지 않고 누적 그래프 출력)
sns.countplot(x='class', hue='who', palette='Set3', dodge=False, data=titanic, ax=ax3)

# 차트 제목 표시
ax1.set_title('titanic class')
ax2.set_title('titanic class - who')
ax3.set_title('titanic class - who(stacked)')

plt.show()

🐿️ 박스 플롯/ 바이올린 그래프

박스 플롯은 범주형 데이터 분포와 주요 통계 지표를 함께 제공함

다만, 박스 플롯만으로는 데이터가 퍼져있는 분산의 정도를 정확하게 알기는 어렵기 때문에, 커널 밀도 함수 그래프를 y축 방향에 추가하여 바이올린 그래프를 그리는 경우도 있음

박스플롯은 boxplot()함수로 그리고, 바이올린 그래프는 violinplot()함수로 그림

# 그래프 객체 생성
fig=plt.figure(figsize=(15,10))
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
ax4=fig.add_subplot(2,2,4)

# 박스플롯 - 기본값
sns.boxplot(x='alive', y='age', data=titanic, ax=ax1)

# 박스플롯 - hue변수 추가
sns.boxplot(x='alive', y='age', hue='sex', data=titanic, ax=ax2)

# 바이올린플롯 - 기본값
sns.violinplot(x='alive', y='age', data=titanic, ax=ax3)

# 바이올린플롯 - hue변수 추가
sns.violinplot(x='alive', y='age', hue='sex', data=titanic, ax=ax4)