Seaborn은 파이썬 데이터 시각화를 위한 라이브러리로, 다양한 통계 그래픽스를 지원하여 다중 변수 분석에 유용하게 사용됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 Seaborn을 활용하여 다중 변수 분석을 어떻게 수행할 수 있는지 알아보겠습니다.

설치하기

Seaborn을 사용하기 위해서는 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다. pip를 사용하여 간단하게 설치할 수 있습니다.

pip install seaborn

데이터 불러오기

분석을 위해서는 먼저 데이터를 불러와야 합니다. 예시로 Iris 데이터셋을 사용해보겠습니다. Seaborn은 데이터셋을 제공하기 때문에, 다음과 같이 쉽게 불러올 수 있습니다.

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')

다중 변수 분석하기

다중 변수 분석을 수행하기 위해서는 Seaborn의 다양한 함수와 그래프를 활용할 수 있습니다.

산점도 그래프

산점도 그래프는 두 변수 사이의 관계를 시각화하기에 유용합니다. Seaborn의 scatterplot 함수를 사용하여 산점도 그래프를 그릴 수 있습니다.

sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=iris)

바이올린 그래프

바이올린 그래프는 변수의 분포와 분산을 동시에 시각화하기에 적합합니다. Seaborn의 violinplot 함수를 사용하여 바이올린 그래프를 그릴 수 있습니다.

sns.violinplot(x='species', y='petal_length', data=iris)

히트맵

히트맵은 변수 간의 상관 관계를 시각화하기에 유용합니다. Seaborn의 heatmap 함수를 사용하여 히트맵을 그릴 수 있습니다.

sns.heatmap(iris.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

결론

Seaborn은 다중 변수 분석에 유용한 도구로서 다양한 그래프와 함수를 제공합니다. 이번 포스트에서는 산점도 그래프, 바이올린 그래프, 그리고 히트맵을 예시로 살펴보았지만, Seaborn에는 더 많은 기능과 옵션이 있습니다. 데이터 시각화에 사용할 수 있는 강력한 도구인 Seaborn을 활용하여 데이터를 탐색하고 분석하는 데에 도움이 되길 바랍니다.

참고 자료

• Seaborn 공식 문서: https://seaborn.pydata.org/
• Iris 데이터셋: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris

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#Seaborn #다중변수분석