카운트 플롯과 막대 플롯

Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

Content Team

DataCamp

범주형 플롯

예: 카운트 플롯, 막대 플롯
범주형 변수를 포함
그룹 간 비교

남성성 응답 카운트 플롯

catplot()

범주형 플롯 생성에 사용
relplot()과 동일한 장점
col=, row=로 서브플롯 생성 가능

countplot() vs. catplot()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.countplot(x="how_masculine",
              data=masculinity_data)

plt.show()

남성성 응답 카운트 플롯

countplot() vs. catplot()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count")

plt.show()

남성성 응답 카운트 플롯

순서 변경

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

category_order = ["No answer", 
                  "Not at all",
                  "Not very", 
                  "Somewhat", 
                  "Very"]

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count",
            order=category_order)

plt.show()

순서가 변경된 남성성 응답 카운트 플롯

막대 플롯

범주별 수치 변수의 평균을 표시

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="day",
            y="total_bill",
            data=tips,
            kind="bar")

plt.show()

요일별 평균 청구액 막대 플롯

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

신뢰 구간

선은 평균의 95% 신뢰 구간을 나타냄
추정값의 불확실성을 표시
데이터가 무작위 표본임을 가정

요일별 평균 청구액 막대 플롯

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

신뢰 구간 비활성화

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="day",
            y="total_bill",
            data=tips,
            kind="bar",
            errorbar=None)

plt.show()

신뢰 구간 없는 막대 플롯

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

방향 변경

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="total_bill",
            y="day",
            data=tips,
            kind="bar")

plt.show()

가로 막대 플롯

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

연습해 봅시다!

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