Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, Matplotlib를 기반으로 만들어졌으며, 간편한 사용법과 아름다운 디자인으로 유명합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 오피스 빌딩의 에너지 효율 데이터를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 불러오기

먼저, 해당 데이터를 불러옵니다. 이 예제에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 읽어옵니다. 다음은 데이터를 불러오는 코드입니다.

import pandas as pd

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

데이터 탐색하기

데이터를 불러왔으면, 어떤 정보를 포함하고 있는지 탐색해보겠습니다. 예를 들어, 오피스 빌딩의 건축연도, 층수, 흡수계수, 태양광 설치 등 여러 가지 정보가 있을 수 있습니다. 이번 예제에서는 오피스 빌딩의 건축연도와 에너지 효율성 지수를 살펴보도록 하겠습니다.

print(data.head())  # 데이터의 처음 5개 행 출력

데이터 시각화하기

이제 Seaborn을 사용하여 데이터를 시각화해보겠습니다. 예를 들어, 오피스 빌딩의 건축연도와 에너지 효율성 지수 사이의 관계를 산점도로 표현할 수 있습니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.scatterplot(data=data, x='건축연도', y='에너지 효율성 지수')
plt.show()

이 코드를 실행하면, 건축연도와 에너지 효율성 지수 사이의 상관 관계를 산점도로 확인할 수 있습니다.

추가적인 시각화 방법

Seaborn은 다양한 시각화 방법을 지원합니다. 아래는 몇 가지 예시입니다.

막대 그래프

sns.barplot(data=data, x='층수', y='에너지 사용량')
plt.show()

히트맵

correlation_matrix = data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True)
plt.show()

결론

Seaborn을 사용하여 오피스 빌딩의 에너지 효율 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Seaborn의 다양한 기능을 활용하여 데이터를 쉽고 아름답게 시각화할 수 있습니다. 데이터 시각화를 통해 오피스 빌딩의 에너지 효율성에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

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참조:

• Seaborn 공식 문서
• pandas 공식 문서