Seaborn은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, 제공하는 다양한 기능과 통계적인 시각화를 통해 데이터의 패턴을 이해하는 데 도움을 줍니다. 이번 예시에서는 Seaborn을 사용하여 환자 건강 상태 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 불러오기

먼저, Seaborn을 설치하고 필요한 패키지를 import합니다. 사용할 데이터는 환자 건강 상태 데이터로, 이를 pandas로 불러와야 합니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('patient_data.csv')

데이터 시각화

이제 Seaborn을 사용하여 데이터를 시각화해보겠습니다. 예를 들어, 건강 상태와 나이의 관계를 알아보기 위해 scatterplot을 그려보겠습니다.

# scatterplot 그리기
sns.scatterplot(data=data, x='age', y='health_status')

위 코드는 나이를 x축으로, 건강 상태를 y축으로 한 scatterplot을 그리는 예시입니다. 나이에 따른 건강 상태의 변화를 한눈에 알 수 있습니다.

추가적인 시각화 방법

Seaborn은 다양한 시각화 방법을 제공하기 때문에, 필요에 따라 다른 그래프를 그릴 수 있습니다. 예를 들어, 환자의 성별에 따른 건강 상태의 차이를 알아보려면 barplot을 사용할 수 있습니다.

# barplot 그리기
sns.barplot(data=data, x='gender', y='health_status')

위 코드는 성별을 x축으로, 건강 상태를 y축으로 한 barplot을 그리는 예시입니다. 성별에 따른 건강 상태의 차이를 비교할 수 있습니다.

결과 해석

Seaborn을 사용하여 환자 건강 상태 데이터를 시각화할 수 있었습니다. Scatterplot이나 barplot을 통해 데이터의 패턴을 파악할 수 있으며, 추가적인 그래프 종류도 사용할 수 있습니다. 데이터 시각화를 통해 환자들의 건강 상태에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

참고 자료

• Seaborn 공식 문서: Seaborn Documentation
• Seaborn 예제 코드: Seaborn Gallery

#Seaborn #데이터시각화