Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, Matplotlib를 기반으로하여 보다 간편하고 멋진 시각화를 제공합니다. 이번 글에서는 Seaborn을 사용하여 카테고리 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

1. Seaborn 설치하기

Seaborn은 pip 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다. 아래의 명령어를 터미널 또는 명령 프롬프트에 입력하여 설치합니다.

pip install seaborn

2. 데이터 준비하기

Seaborn으로 카테고리 데이터를 시각화하기 위해서는 분석할 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 학생들의 성적 데이터를 가지고 있다고 가정해보겠습니다. 다음은 이를 위한 가상의 데이터를 생성하는 예시 코드입니다.

import pandas as pd

data = {
  '학생': ['학생1', '학생2', '학생3', '학생4', '학생5'],
  '성적': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B']
}

df = pd.DataFrame(data)

3. 카테고리 데이터 시각화하기

Seaborn을 사용하여 카테고리 데이터를 시각화하는 방법 중 가장 일반적인 방법은 countplot 함수를 사용하는 것입니다. 아래의 코드를 통해 성적 데이터를 시각화해보세요.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.countplot(x='성적', data=df)

plt.show()

위의 코드를 실행하면, 성적별로 학생의 수를 시각화한 막대 그래프가 표시됩니다.

마무리

Seaborn을 사용하여 카테고리 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Seaborn은 많은 유용한 기능을 제공하므로, 데이터 분석 및 시각화에 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Seaborn 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

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