Seaborn은 Python 데이터 시각화 라이브러리로, 기본 matplotlib보다 더 예쁜 플롯을 만들기 위해 사용됩니다. 이 글에서는 Seaborn을 사용하여 기본적인 플롯을 만드는 방법을 알아보겠습니다.

설치하기

Seaborn을 사용하기 위해서는 먼저 설치해야 합니다. 아래의 명령을 사용하여 Seaborn을 설치합니다.

!pip install seaborn

데이터 가져오기

먼저, 예시로 사용할 데이터를 가져와야 합니다. Seaborn은 다양한 내장 데이터셋을 제공하기 때문에, 이 중 하나를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, load_dataset 함수를 사용하여 플라이트 데이터셋을 가져와 보겠습니다.

import seaborn as sns

flights_data = sns.load_dataset('flights')

기본 플롯 만들기

Seaborn을 사용하여 다양한 종류의 플롯을 만들 수 있습니다. 여기서는 Seaborn의 기본적인 플롯인 히스토그램, 산점도, 박스 플롯을 만드는 방법을 알아보겠습니다.

1. 히스토그램

히스토그램은 데이터의 분포를 시각화하는데 사용됩니다. Seaborn에서는 distplot 함수를 사용하여 히스토그램을 만들 수 있습니다.

import seaborn as sns

sns.distplot(flights_data['passengers'])

2. 산점도

산점도는 두 변수 간의 관계를 시각화하는데 사용됩니다. Seaborn에서는 scatterplot 함수를 사용하여 산점도를 만들 수 있습니다.

import seaborn as sns

sns.scatterplot(x='year', y='passengers', data=flights_data)

3. 박스 플롯

박스 플롯은 데이터의 분포를 시각화하는데 사용됩니다. Seaborn에서는 boxplot 함수를 사용하여 박스 플롯을 만들 수 있습니다.

import seaborn as sns

sns.boxplot(x='month', y='passengers', data=flights_data)

결과 확인하기

위의 코드를 실행하면 각각 히스토그램, 산점도, 박스 플롯이 생성됩니다. Seaborn의 기본 플롯은 다양한 그래프 설정과 스타일을 제공하기 때문에, sns.set을 사용하여 원하는 스타일을 설정하고 세부적인 변경도 가능합니다. 이러한 설정 및 변경 내용은 공식 문서를 참조하는 것이 좋습니다.

이제 위의 예제를 통해 Seaborn을 사용하여 기본 플롯을 만드는 방법을 알아보았습니다. Seaborn은 데이터 시각화를 좀 더 쉽고 예쁘게 만들어주는 강력한 도구이기 때문에, 데이터 분석 작업에 유용하게 사용할 수 있습니다.