Seaborn은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, 많은 통계 그래프와 함께 강력한 기능을 제공합니다. 이번에는 Seaborn을 사용하여 박스 플롯(상자 그림)을 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 패키지 설치하기

먼저, Seaborn 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install seaborn

데이터 불러오기

분석하고자 하는 데이터를 불러옵니다. 예시로, 학생들의 수학 점수를 담은 데이터프레임을 사용하겠습니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv("students.csv")

박스 플롯 그리기

이제 Seaborn을 사용하여 박스 플롯을 그릴 수 있습니다. boxplot 함수를 사용하여 그래프를 그릴 수 있습니다.

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=data, x="Gender", y="Math Score")

위의 코드에서 data는 데이터프레임을 가리키며, x와 y는 x축과 y축에 해당하는 열의 이름입니다. 이 예제에서는 성별(Gender)을 x축으로 하고, 수학 점수(Math Score)를 y축으로 설정했습니다.

결과 확인하기

마지막으로, 박스 플롯을 확인해 보겠습니다. show 함수를 사용하여 그래프를 표시합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show()

완성된 코드

위의 단계들을 하나로 묶은 완성된 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv("students.csv")

# 박스 플롯 그리기
sns.boxplot(data=data, x="Gender", y="Math Score")

# 그래프 표시
plt.show()

결론

Seaborn을 사용하면 간단하게 박스 플롯을 그릴 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 분포와 이상치를 쉽게 파악할 수 있습니다. Seaborn의 다양한 기능을 활용하여 데이터 시각화를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.

참고 문서

• Seaborn 공식 문서: https://seaborn.pydata.org/
• Pandas 공식 문서: https://pandas.pydata.org/docs/
• Matplotlib 공식 문서: https://matplotlib.org/stable/api/pyplot_summary.html