Seaborn은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, Matplotlib를 기반으로 한 간편하고 화려한 시각화를 제공합니다. Seaborn을 사용하면 명령 한 줄로 많은 양의 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다. 이번 글에서는 Seaborn을 사용하여 조건부 플롯을 조정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 불러오기 및 Seaborn 설정

Seaborn을 사용하기 위해 먼저 필요한 라이브러리를 불러와야 합니다. 아래의 코드를 사용하여 필요한 라이브러리를 불러와주세요.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 조건부 플롯 생성

조건부 플롯은 데이터의 여러 가지 측면을 조건에 따라 적절한 방식으로 시각화하는 데 사용됩니다. Seaborn은 다양한 조건부 플롯을 지원하며, 그 중에서 가장 널리 사용되는 몇 가지를 살펴보겠습니다.

2.1. 바 플롯 (Bar Plot)

바 플롯은 범주형 변수에 대한 분포를 보여주는 데 사용됩니다. Seaborn의 barplot() 함수를 사용하여 바 플롯을 생성할 수 있습니다. 아래의 코드를 사용하여 바 플롯을 생성해보세요.

# 데이터셋 불러오기
tips = sns.load_dataset('tips')

# 바 플롯 생성
sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=tips)

# 그래프 타이틀 설정
plt.title('Total Bill by Day')

# 그래프 출력
plt.show()

2.2. 박스 플롯 (Box Plot)

박스 플롯은 수치형 변수에 대한 분포를 보여주는 데 사용됩니다. Seaborn의 boxplot() 함수를 사용하여 박스 플롯을 생성할 수 있습니다. 아래의 코드를 사용하여 박스 플롯을 생성해보세요.

# 데이터셋 불러오기
tips = sns.load_dataset('tips')

# 박스 플롯 생성
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)

# 그래프 타이틀 설정
plt.title('Total Bill by Day')

# 그래프 출력
plt.show()

2.3. 히트맵 (Heatmap)

히트맵은 두 개의 범주형 변수에 대한 관계를 보여주는 데 사용됩니다. Seaborn의 heatmap() 함수를 사용하여 히트맵을 생성할 수 있습니다. 아래의 코드를 사용하여 히트맵을 생성해보세요.

# 데이터셋 불러오기
flights = sns.load_dataset('flights')
flights = flights.pivot('month', 'year', 'passengers')

# 히트맵 생성
sns.heatmap(flights, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='d', cbar=True)

# 그래프 타이틀 설정
plt.title('Passenger Count by Month and Year')

# 그래프 출력
plt.show()

3. 그래프 스타일 조정

Seaborn은 기본적으로 정의된 그래프 스타일을 제공하지만, 이를 조정하여 더욱 멋진 그래프를 생성할 수 있습니다. sns.set_style() 함수를 사용하여 그래프 스타일을 조정할 수 있습니다. 아래의 코드를 사용하여 그래프 스타일을 조정해보세요.

# 플롯 스타일 조정
sns.set_style('whitegrid')

# 데이터셋 불러오기
tips = sns.load_dataset('tips')

# 바 플롯 생성
sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=tips)

# 그래프 타이틀 설정
plt.title('Total Bill by Day')

# 그래프 출력
plt.show()

위의 코드에서 sns.set_style('whitegrid')를 사용하여 바 플롯의 스타일을 조정하였습니다. 다양한 스타일 옵션을 사용하여 원하는 스타일로 조정할 수 있습니다.

결론

Seaborn을 사용하여 조건부 플롯을 조정하는 방법에 대해 알아보았습니다. 바 플롯, 박스 플롯, 히트맵과 같은 다양한 조건부 플롯을 생성할 수 있으며, sns.set_style() 함수를 사용하여 그래프 스타일을 조정할 수 있습니다. Seaborn의 다양한 기능을 활용하여 데이터를 시각화해보세요.