조건부 데이터 분포란 한 변수가 다른 변수에 대해 어떤 값을 가질 때, 해당 변수의 값을 통해 다른 변수의 분포를 나타내는 것입니다. 이러한 조건부 데이터 분포를 시각화하기 위해 Python의 Seaborn 패키지를 사용할 수 있습니다. Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 한 데이터 시각화 패키지로, 사용하기 쉬우면서도 다양한 시각화 옵션을 제공합니다.

설치

Seaborn 패키지를 사용하기 위해 우선 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 Seaborn을 설치할 수 있습니다.

pip install seaborn

예제 코드

다음은 Seaborn을 사용하여 조건부 데이터 분포를 표현하는 간단한 예제 코드입니다.

import seaborn as sns

# 데이터 불러오기
data = sns.load_dataset("iris")

# 조건부 데이터 분포 플롯 그리기
sns.displot(data=data, x="sepal_length", hue="species", kde=True)

# 그래프 제목 설정
plt.title("Conditional Distribution of Sepal Length by Species")

# 그래프 출력
plt.show()

위의 예제 코드에서는 Seaborn의 load_dataset 함수를 사용하여 iris 데이터셋을 불러옵니다. 그리고 displot 함수를 사용하여 조건부 데이터 분포를 시각화합니다. x 매개변수는 분포를 표현할 변수를 지정하고, hue 매개변수는 해당 변수를 기준으로 분포를 구분합니다. kde 매개변수는 커널 밀도 추정을 추가하여 부드러운 분포 곡선을 그립니다.

마지막으로, plt 모듈을 사용하여 그래프의 제목을 설정하고 출력합니다.

결과

위의 예제 코드를 실행하면 조건부 데이터 분포를 나타내는 그래프를 얻을 수 있습니다. 그래프는 sepal_length 변수의 값에 따라 종(species)에 대한 조건부 데이터 분포를 표현합니다.

결론

Seaborn을 사용하면 간단하고 직관적인 방법으로 조건부 데이터 분포를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 변수 간의 관계를 파악하고 데이터의 패턴을 빠르게 이해할 수 있습니다. Seaborn의 다양한 기능을 활용하여 데이터 분석 및 시각화를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.