소개
이번 포스트에서는 Seaborn 라이브러리를 사용하여 학생들의 학점 등급 분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Seaborn은 파이썬 데이터 시각화 도구 중 하나로, Matplotlib을 기반으로 만들어진 통계적 그래프를 쉽게 생성할 수 있게 해줍니다. 데이터 분석 및 시각화에 많이 사용되는 Seaborn을 통해 학생들의 학점 등급 분석 결과를 멋지게 시각화해보겠습니다.
준비물
- Python과 Jupyter Notebook 설치
- Seaborn 설치
데이터셋 준비
분석을 위해 학생들의 학점 데이터셋을 준비해야 합니다. 이번 예제에서는 “student_grades.csv” 파일을 사용하겠습니다. 이 파일은 학생들의 이름과 학점 등급 정보를 담고 있습니다. 데이터셋을 불러와서 적절한 형식으로 가공해야 합니다.
필요한 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
데이터셋 불러오기
df = pd.read_csv("student_grades.csv")
데이터셋 확인하기
불러온 데이터셋을 확인해봅니다.
print(df.head())
학점 등급에 따른 분포 시각화
Seaborn의 countplot 함수를 사용하여 학점 등급에 따른 분포를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 등급이 가장 많은지, 전체 학생들의 분포를 파악할 수 있습니다.
sns.countplot(x="grade", data=df)
plt.title("Distribution of Student Grades")
plt.xlabel("Grade")
plt.ylabel("Count")
plt.show()
등급별 점수 분포 시각화
Seaborn의 boxplot 함수를 사용하여 등급별로 점수의 분포를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 각 등급에 대한 점수의 범위와 중앙값을 확인할 수 있습니다.
sns.boxplot(x="grade", y="score", data=df)
plt.title("Score Distribution by Grade")
plt.xlabel("Grade")
plt.ylabel("Score")
plt.show()
상관관계 분석
Seaborn의 heatmap 함수를 사용하여 학점 등급과 점수 간의 상관관계를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 학점 등급이 점수에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다.
correlation_matrix = df.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)
plt.title("Correlation between Grade and Score")
plt.show()
결론
위 예제를 통해 Seaborn을 사용하여 학생들의 학점 등급 분석 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Seaborn은 다양한 통계적 그래프를 쉽게 생성하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 학생들의 학점 등급 분포, 점수 분포, 상관관계를 시각화하여 데이터를 더욱 쉽게 이해할 수 있게 되는 장점이 있습니다. Seaborn을 활용하여 데이터분석 및 시각화를 진행할 때, 다양한 기능을 활용하여 보다 정확하고 직관적인 결과를 얻을 수 있습니다.
참고문서
- Seaborn 공식 문서: https://seaborn.pydata.org/
- Matplotlib 공식 문서: https://matplotlib.org/
해시태그
#Seaborn #데이터시각화