[데이터 시각화] 파이썬으로 그래프 그리기 : seaborn (1) 기본 그래프

240516 Today I Learn

💡 Seaborn 
시각화를 위한 파이썬 라이브러리 중 하나로, matplotlib을 기반으로 하는 데이터 시각화 라이브러리이다.

 

데이터 유형에 따른 Seaborn 라이브러리 구분

이미지 출처 : https://wikidocs.net/86290

 

그래프 유형	함수	자료 유형	특징
Line Plot	sns.lineplot	연속형 데이터	데이터의 변화 및 추이를 시각화
Bar Plot	sns.barplot	범주형 데이터	카테고리 별 값의 크기를 시각적으로 비교
Histogram	sns.histplot	연속형 데이터	데이터 분포, 빈도, 패턴 등을 이해
Box Plot	sns.boxplot	연속형 데이터의 분포	중앙값, 사분위수, 최소값, 최대값, 이상치 확인
Scatter Plot	sns.scatterplot	두 변수 간 관계	변수 간의 관계, 군집, 이상치 등 확인

Line Plot

💡 Line Plot

sns.lineplot(data='데이터프레임명', x='범주형 데이터', y = '연속형 데이터')

• 기본 lineplot 그리기

sns.lineplot(data=flights, x = 'year', y = 'passengers')

→ 연한 하늘색으로 칠해진 부분 = 데이터의 신뢰구간

• hue 옵션을 이용하면 이렇게 month 별로 다른 색상의 그래프를 뽑을 수 있다. (자동으로 leged도 그려줌)

sns.lineplot(data=flights, x = 'year', y = 'passengers', hue = 'month')

Bar Plot

💡 Bar Plot

sns.barplot(data='데이터프레임', x='x축에 들어갈 컬럼', y = 'y축에 들어갈 컬럼')

그룹화된 데이터를 막대 그래프로 나타낼 때

sns.barplot(data=annual_passengers, x='year', y = 'passengers', palette='husl')

그룹화 되지 않은 데이터를 막대그래프로 나타낼 때

sns.barplot(data=flights, x='year', y = 'passengers', palette='husl')

• barplot은 각각의 x축(연도) 값에 대해 하나의 대표값을 y축(승객 수)으로 설정해야하므로 데이터의 평균값을 사용하여 표시한다.
• 이때 각 bar에 꽂혀있는 검은색 선은 데이터의 신뢰구간을 나타낸다.

Histogram

• 히스토그램 그리기

sns.histplot(iris['sepal_length'])

• 히스토그램 옵션 추가하기

sns.histplot(x=tips['total_bill'],
                color='green', ## 색상
                bins=10, ## 구간의 길이
                kde=True, ## 밀도 함수 곡선 추가(default = False)
                element='step', ## 히스토그램 표시형식,
                stat='percent', ## y값 계산 방식,
                cumulative=False, ## True인 경우 누적 분포 형태로 그림
                )

→ 히스토그램 표시 형식(element)

 

element = 'step' / 'bars' / 'poly'

→ y값 계산 방식 (stat)

stat = count/frequency/probability/percent/density

Box Plot

Box Plot

💡 Box Plot

sns.boxplot(data=데이터프레임, x='x축에 들어갈 컬럼', y = 'y축에 들어갈 컬럼')​

• 기본 boxplot 그리기

sns.boxplot(data=iris, x='species', y='sepal_length')

• boxplot 옵션 추가하기

sns.boxplot(data=tips, x='day', y = 'tip',
            order=['Sun','Thur','Fri','Sat'], #xlabel 순서
            color='r', # 박스 색상
            width=0.5, # 박스 폭 0~1
            fliersize=10, # 아웃라이어 마커 사이즈
            linewidth=4, # 라인 두꼐
            )

Violine Plot

💡 Violine Plot
 데이터의 분포와 범위를 한눈에 보기 쉽게 나타내는 그래프 형식으로 박스 플롯 (Box plot)과 비슷하지만 더 실제에 가까운 분포를 알 수 있는 플롯이다.

sns.violinplot(data=flights, x="year", y="passengers")​

sns.violinplot(data=flights, x='year', y = 'passengers')

Swarm Plot

💡 Swarm Plot
barplot과 유사하게 x축(연도)별 y축(승객 수) 값을 표시하지만, 데이터의 분포를 확인할 수 있도록 표시함.

sns.swarmplot(data=데이터 프레임, x="x축에 들어갈 범주형 데이터", y="y축에 들어갈 연속형데이터")

sns.swarmplot(data=flights, x="year", y="passengers")

Scatter Plot

판다스(Pandas) 세션 #4 Seaborn으로 산점도 그리기