Seaborn은 파이썬의 시각화 라이브러리로, 데이터셋의 패턴과 관계를 시각화하여 이해하기 쉬운 그래프를 생성하는 데 사용됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 seaborn을 사용하여 범주형 변수에 대한 여러 서브 플롯을 그리는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 패키지 설치하기

이 예제를 실행하기 위해서는 seaborn 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 seaborn을 설치해주세요.

pip install seaborn

예제 코드

다음은 seaborn을 사용하여 범주형 변수에 대한 여러 서브 플롯을 그리는 예제 코드입니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# seaborn 기본 테마 설정
sns.set_theme()

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

# figure와 axes 생성
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))

# 각각의 서브 플롯 그리기
sns.countplot(ax=axes[0, 0], x='day', data=tips)
sns.boxplot(ax=axes[0, 1], x='day', y='total_bill', data=tips)
sns.barplot(ax=axes[1, 0], x='day', y='tip', data=tips, ci=None)
sns.stripplot(ax=axes[1, 1], x='day', y='tip', data=tips)

# 서브 플롯 간의 간격 조정
plt.subplots_adjust(hspace=0.4)

# 그래프 출력
plt.show()

위의 코드는 seaborn의 countplot, boxplot, barplot, stripplot 함수를 사용하여 각각의 서브 플롯을 그리는 예제입니다. countplot은 막대 그래프로 범주형 변수의 빈도를 나타내며, boxplot은 박스 플롯으로 범주형 변수와 수치형 변수 간의 관계를 보여줍니다. barplot은 막대 그래프로 범주형 변수에 따른 수치형 변수의 평균을 나타내며, stripplot은 산점도와 유사한 형태로 범주형 변수와 수치형 변수 간의 관계를 시각화합니다.

결과적으로, 위의 코드는 2x2 그리드 형식의 서브 플롯을 생성하며, 각각의 서브 플롯이 다른 종류의 범주형 변수에 대한 시각화를 보여줍니다.

이렇게 seaborn을 사용하여 범주형 변수에 대한 여러 서브 플롯을 그릴 수 있습니다. seaborn은 다양한 옵션과 스타일을 제공하므로, 데이터셋에 맞는 가장 적합한 시각화를 선택할 수 있습니다.