Seaborn을 사용하여 범주형 데이터 플롯 그리기

03 Nov 2023

Seaborn은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, 특히 범주형 데이터의 시각화에 강력한 기능을 제공합니다. 이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 플롯하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 패키지 가져오기

Seaborn을 사용하기 위해 seaborn 패키지를 가져와야 합니다. 또한 데이터를 다루기 위해 pandas 패키지도 함께 가져옵니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

Seaborn은 예제 데이터셋을 제공하므로, 이를 활용하여 범주형 데이터를 플롯할 수 있습니다. 예제 데이터셋 중 하나인 tips 데이터셋을 불러와서 플롯해보겠습니다.

tips = sns.load_dataset("tips")

카운트 플롯은 각 카테고리별 데이터의 개수를 막대 그래프로 표현하는 것입니다. Seaborn의 countplot 함수를 사용하면 간단하게 카운트 플롯을 그릴 수 있습니다.

sns.countplot(x="day", data=tips)

범주별 분포 플롯은 각 카테고리별 데이터의 분포를 표현하는 것입니다. Seaborn의 stripplot, boxplot, violinplot 등의 함수를 사용하여 범주별 분포를 시각화할 수 있습니다.

스트립 플롯은 카테고리별 데이터의 분포를 점으로 표현하는 것입니다. stripplot 함수를 사용하여 스트립 플롯을 그려보겠습니다.

sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

박스 플롯은 카테고리별 데이터의 분포를 상자로 표현하는 것입니다. boxplot 함수를 사용하여 박스 플롯을 그려보겠습니다.

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

바이올린 플롯은 카테고리별 데이터의 분포를 상자와 커널 밀도 곡선으로 표현하는 것입니다. violinplot 함수를 사용하여 바이올린 플롯을 그려보겠습니다.

sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Seaborn을 사용하여 범주형 데이터를 플롯하는 방법에 대해 알아보았습니다. countplot, stripplot, boxplot, violinplot 등 다양한 함수를 활용하여 원하는 시각화 결과를 얻을 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하시면 Seaborn 공식 문서를 참고해보세요. -Seaborn 공식 문서