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Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

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Seaborn 가져오기:

import seaborn as sns

Matplotlib 가져오기:

import matplotlib.pyplot as plt

플롯 표시:

plt.show()
Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

관계형 플롯

  • 두 수치형 변수의 관계 표시
  • 예: 산점도, 선 그래프
sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")
Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

범주형 플롯

  • 범주형 변수로 정의한 범주 내에서 수치형 변수의 분포 표시
  • 예: 막대, 카운트, 상자, 포인트 플롯
sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")
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세 번째 변수 추가 (hue)

hue를 설정하면 하위 그룹이 하나의 플롯에서 다른 색으로 표시됩니다.

hue가 있는 산점도

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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세 번째 변수 추가 (row/col)

relplot() 또는 catplot()에서 row/col을 설정하면 하위 그룹을 별도 서브플롯에 표시합니다.

서브플롯이 있는 산점도

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

  • 배경 변경: sns.set_style()
  • 주요 요소 색상: sns.set_palette()
  • 크기/스케일: sns.set_context()
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제목 추가

Object Type Plot Types How to Add Title
FacetGrid relplot(), catplot() g.figure.suptitle()
AxesSubplot scatterplot(), countplot(), etc. g.set_title()
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마무리 손질

x/y축 레이블 추가:

g.set(xlabel="new x-axis label",
      ylabel="new y-axis label")

x축 눈금 레이블 회전:

plt.xticks(rotation=90)
Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

연습해 봅시다!

Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

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