Seaborn을 활용한 고속도로 교통량 데이터 시각화하기

20 Oct 2023

seaborn

고속도로 교통량 데이터를 시각화하여 데이터의 패턴과 특징을 살펴보는 것은 교통 관리 및 도로 개선에 도움이 될 수 있습니다. 이번 글에서는 Python의 Seaborn 라이브러리를 사용하여 고속도로 교통량 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 로딩하기

우선, 고속도로 교통량 데이터를 불러오는 작업부터 시작해 보겠습니다. 예를 들어, traffic_data.csv라는 CSV 파일에 교통량 데이터가 있다고 가정해 봅시다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
df = pd.read_csv('traffic_data.csv')

2. 데이터 탐색하기

불러온 데이터를 살펴보기 위해 몇 가지 기본적인 탐색 작업을 수행해보겠습니다.

# 처음 5개 행 출력
print(df.head())

# 데이터 요약 통계 출력
print(df.describe())

# 데이터 형식 확인
print(df.info())

3. 데이터 시각화하기

Seaborn을 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 다양한 그래프 유형을 활용하여 데이터의 분포, 추세, 상관관계 등을 살펴볼 수 있습니다.

히스토그램

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 히스토그램 그리기
sns.histplot(data=df, x='traffic_volume', bins=20)
plt.xlabel('Traffic Volume')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Histogram of Traffic Volume')
plt.show()

상자 그림

# 상자 그림 그리기
sns.boxplot(data=df, y='traffic_volume')
plt.ylabel('Traffic Volume')
plt.title('Boxplot of Traffic Volume')
plt.show()

산점도

# 산점도 그리기
sns.scatterplot(data=df, x='temperature', y='traffic_volume')
plt.xlabel('Temperature')
plt.ylabel('Traffic Volume')
plt.title('Scatterplot of Temperature vs. Traffic Volume')
plt.show()

4. 시각화 결과 해석하기

위의 예시 코드를 실행하고 그래프를 확인해보면, 고속도로 교통량 데이터의 분포와 변수들 간의 관계를 시각적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 히스토그램을 통해 교통량이 주로 어떤 범위에 분포하는지 확인할 수 있고, 산점도를 통해 기온과 교통량 사이에 어떤 관계가 있는지 알아볼 수 있습니다.

이와 같은 데이터 시각화를 통해 교통 관리자나 도로 개발자는 실질적인 통찰을 얻을 수 있고, 올바른 의사 결정을 할 수 있습니다.

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