조건부 밀집도 그래프는 Seaborn 라이브러리를 사용하여 변수 간의 관계를 시각화하는 강력한 도구입니다. 조건부 밀집도 그래프는 한 변수의 분포가 다른 변수에 대한 조건에서 어떻게 변하는지를 보여줍니다.

이번 글에서는 Seaborn을 사용하여 조건부 밀집도 그래프를 그리는 방법을 알아보겠습니다.

데이터셋 로드하기

먼저, Seaborn 라이브러리를 불러오고 분석에 사용할 데이터셋을 로드합니다. 예를 들어, “tips” 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 다음 코드를 사용하여 데이터셋을 로드합니다.

import seaborn as sns

# "tips" 데이터셋 로드하기
tips = sns.load_dataset("tips")

조건부 밀집도 그래프 그리기

이제 조건부 밀집도 그래프를 그릴 준비가 되었습니다. Seaborn의 kdeplot 함수를 사용하여 그래프를 그릴 수 있습니다. 다음 코드를 사용하여 간단한 예제를 살펴보겠습니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터셋 로드하기
tips = sns.load_dataset("tips")

# 조건부 밀집도 그래프 그리기
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", hue="time", fill=True)

# 그래프 제목과 축 레이블 설정하기
plt.title("Conditional Density Plot")
plt.xlabel("Total Bill")
plt.ylabel("Density")

# 그래프 출력하기
plt.show()

위 코드에서는 “total_bill” 변수를 x축으로 하고, “time” 변수를 조건으로 설정하여 조건부 밀집도 그래프를 그렸습니다. 그래프의 색상은 “time” 변수의 값을 기준으로 구분되며, fill=True 옵션을 사용하여 그래프의 영역을 채웠습니다.

결과 분석하기

조건부 밀집도 그래프를 통해 변수 간의 관계를 빠르게 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 위 그래프에서는 “time” 변수가 “Lunch”일 때와 “Dinner”일 때의 “total_bill” 분포를 비교할 수 있습니다. 이를 통해 점심과 저녁 시간대에 손님들이 지불하는 금액의 분포가 어떻게 다른지 알 수 있습니다.

마무리

Seaborn을 사용하여 조건부 밀집도 그래프를 그리는 방법을 알아보았습니다. 조건부 밀집도 그래프는 변수 간의 관계를 시각화하기에 매우 유용한 도구입니다. 데이터셋에 따라 다양한 조건을 설정하여 그래프를 그릴 수 있으며, 이를 통해 변수 간의 패턴과 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.

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