Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 강력한 기능과 아름다운 디자인으로 인해 많이 사용됩니다. 이번 예시에서는 Seaborn을 사용하여 교통 사고 데이터를 시각화해보겠습니다.

필요한 패키지 설치하기

Seaborn을 사용하기 위해 먼저 해당 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install seaborn

데이터 불러오기

사용할 교통 사고 데이터를 불러와야 합니다. 이 예시에서는 CSV 파일 형식의 데이터를 사용할 것입니다. pandas 패키지를 사용하여 데이터를 불러옵니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('traffic_accidents.csv')

데이터 살펴보기

데이터를 불러왔으면, 어떠한 변수들이 있는지, 각 변수들의 분포는 어떠한지를 살펴볼 수 있습니다. Seaborn의 sns.displot() 함수를 사용하여 각 변수들의 분포를 확인해보겠습니다.

import seaborn as sns

sns.displot(data['age'])
sns.displot(data['gender'])
sns.displot(data['location'])

변수 간 관계 시각화하기

다음으로는 변수 간의 관계를 시각화해보겠습니다. 예를 들어, 사고 발생 지역과 사고 원인 간의 관계를 시각화해볼 수 있습니다. Seaborn의 sns.scatterplot() 함수를 사용하여 변수 간의 관계를 시각화할 수 있습니다.

sns.scatterplot(data=data, x='location', y='cause')

추가적인 시각화 방법

위의 예시는 Seaborn의 간단한 시각화 기능을 사용한 것입니다. Seaborn은 다양한 시각화 기능을 제공하므로, 필요에 따라 다른 함수들을 사용해볼 수도 있습니다. 자세한 내용은 Seaborn 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

이상으로, Seaborn을 사용하여 교통 사고 데이터를 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. Seaborn은 다양한 데이터 시각화 작업에 유용하게 사용될 수 있으므로, 많은 사용자들이 활용하고 있습니다. 데이터 시각화를 통해 교통 사고 데이터의 패턴이나 특징을 파악할 수 있으며, 이를 토대로 보다 안전한 교통 시스템을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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