Seaborn은 파이썬 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, Matplotlib을 기반으로 만들어진 플롯팅 패키지입니다. Seaborn을 사용하면 데이터를 직관적으로 시각화하고, 통계적인 요약 정보를 효과적으로 표현할 수 있습니다.

데이터 집계 및 요약

Seaborn은 데이터를 집계하고 요약하는 다양한 함수를 제공합니다. 대표적인 함수들은 다음과 같습니다:

countplot()

countplot() 함수는 카테고리별로 데이터의 개수를 세어 막대 그래프로 표현합니다. 이 함수는 범주형 변수의 분포를 시각화하는데 유용합니다.

import seaborn as sns

# 데이터프레임에서 'category' 열을 기준으로 데이터 개수를 집계하여 막대 그래프로 표현
sns.countplot(data=df, x='category')

barplot()

barplot() 함수는 하나의 변수를 기준으로 다른 변수의 평균 값을 시각화합니다. 이 함수는 범주형 변수와 연속형 변수 간의 관계를 살펴보는데 유용합니다.

import seaborn as sns

# 데이터프레임에서 'category' 열을 기준으로 'value' 열의 평균 값을 집계하여 막대 그래프로 표현
sns.barplot(data=df, x='category', y='value')

boxplot()

boxplot() 함수는 연속형 변수의 분포를 상자 그림으로 표현합니다. 이 함수는 데이터의 중앙값, 이상치, 분포의 범위 등을 한눈에 파악할 수 있게 해줍니다.

import seaborn as sns

# 데이터프레임에서 'category' 열을 기준으로 'value' 열의 분포를 상자 그림으로 표현
sns.boxplot(data=df, x='category', y='value')

요약 플롯

Seaborn은 통계적인 요약 정보를 시각화하는 다양한 플롯을 제공합니다. 대표적인 플롯들은 다음과 같습니다:

distplot()

distplot() 함수는 연속형 변수의 분포를 히스토그램과 밀도 그래프로 표현합니다. 이 함수는 데이터의 분포 형태를 알아볼 수 있게 해줍니다.

import seaborn as sns

# 데이터프레임의 'value' 열의 분포를 히스토그램과 밀도 그래프로 표현
sns.distplot(df['value'])

heatmap()

heatmap() 함수는 두 변수 간의 관계를 히트맵으로 표현합니다. 히트맵은 변수 간의 상관관계를 시각적으로 확인하는데 유용합니다.

import seaborn as sns

# 데이터프레임에서 'variable1'과 'variable2' 열 간의 상관관계를 히트맵으로 표현
sns.heatmap(data=df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

결론

Seaborn을 사용하면 데이터를 집계하고 요약하는 다양한 플롯을 그릴 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 시각화하고 통계적인 요약 정보를 쉽게 파악할 수 있습니다. Seaborn의 다양한 함수와 플롯을 활용하여 데이터 분석 결과를 보다 명확하게 전달해보세요.

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