Seaborn은 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 고수준 그래픽 라이브러리입니다. 이를 사용하면 간단하고 효과적으로 통계 데이터를 시각화하고 탐색할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 다양한 통계적 데이터 탐색 및 시각화 기법을 살펴보겠습니다.

설치

Seaborn은 파이썬의 패키지 관리자인 pip를 통해 설치할 수 있습니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치해 보세요.

pip install seaborn

데이터 불러오기

Seaborn을 사용하기 위해 먼저 필요한 데이터를 불러와야 합니다. 예를 들어, ‘tips’라는 데이터셋을 사용해 보겠습니다. ‘tips’ 데이터셋은 미국의 레스토랑에서 발생한 팁에 대한 데이터입니다. Seaborn에는 이와 같은 예제 데이터셋들이 기본적으로 포함되어 있습니다.

import seaborn as sns

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

# 데이터 확인하기
print(tips.head())

단변량 그래프

단변량 그래프를 사용하여 하나의 변수에 대한 분포를 시각화할 수 있습니다. Seaborn 라이브러리는 다양한 종류의 단변량 그래프를 제공합니다. 예를 들어, ‘total_bill’ 변수의 분포를 보기 위해 히스토그램을 그려 보겠습니다.

# 히스토그램 그리기
sns.histplot(data=tips, x='total_bill')

이변량 그래프

이변량 그래프를 사용하여 두 변수 간의 관계를 시각화할 수 있습니다. Seaborn은 산점도, 상자 그림, 회귀선 등 다양한 이변량 그래프를 제공합니다. 예를 들어, ‘total_bill’과 ‘tip’ 변수 간의 관계를 보기 위해 산점도 그래프를 그려 보겠습니다.

# 산점도 그래프 그리기
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip')

다변량 그래프

다변량 그래프를 사용하여 세 개 이상의 변수 간의 관계를 시각화할 수 있습니다. Seaborn은 히트맵, 조인트 그래프, 패어플롯 등 다양한 다변량 그래프를 제공합니다. 예를 들어, ‘total_bill’, ‘tip’, ‘size’ 변수 간의 관계를 보기 위해 히트맵을 그려 보겠습니다.

# 히트맵 그리기
sns.heatmap(data=tips[['total_bill', 'tip', 'size']].corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

결론

이것은 Seaborn을 사용하여 통계적 데이터 탐색 및 시각화를 할 수 있는 몇 가지 기법을 살펴본 것입니다. Seaborn은 가독성이 좋은 그래프를 만들어주는 강력한 도구로, 데이터 분석 혹은 인사이트 도출에 큰 도움이 될 수 있습니다. 다양한 그래프 유형과 옵션에 대해 더 알아보고, 여러분만의 독특한 데이터 탐색 및 시각화 기법을 개발해 보세요.