Seaborn은 Python의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, matplotlib을 기반으로 다양한 시각화 기능을 제공합니다. Seaborn은 여러 가지 분포 플롯을 그리는데 유용하며, 다중 조건부 분포 플롯은 데이터의 다양한 조건에 따라 분포를 비교하고 시각화할 수 있습니다.

필요한 라이브러리 설치

Seaborn을 사용하기 위해 아래와 같이 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install seaborn

코드 예시

다음의 예시 코드는 Seaborn을 사용하여 다중 조건부 분포 플롯을 그리는 방법을 보여줍니다.

import seaborn as sns

# 데이터 준비
tips = sns.load_dataset("tips")

# 다중 조건에 따른 분포 플롯 그리기
sns.displot(data=tips, x="total_bill", hue="sex", col="time", row="day", kind="kde")

# 그래프 출력
sns.plt.show()

위의 코드에서는 Seaborn의 displot 함수를 사용하여 다중 조건에 따른 분포 플롯을 그립니다. data 매개변수에는 전체 데이터셋을, x 매개변수에는 x축에 표시할 변수를, hue, col, row 매개변수에는 분포를 비교할 조건 변수들을 지정합니다. kind 매개변수에는 그래프의 종류를 설정할 수 있으며, 위의 예시에서는 KDE(Kernel Density Estimation) 그래프를 사용했습니다.

결과 확인

위의 코드를 실행하면 다중 조건에 따른 분포 플롯이 그려집니다. 이를 통해 요일, 시간, 성별에 따른 식사 금액의 분포를 한층 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

결론

Seaborn을 사용하면 데이터의 다중 조건에 따른 분포를 시각화하는 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. displot 함수를 사용하여 원하는 조건 변수들을 함께 다룰 수 있으며, 다양한 그래프 유형을 지원합니다. 세련된 시각화로 데이터의 패턴을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

참고 자료

• Seaborn 공식 문서: https://seaborn.pydata.org/
• Seaborn 예제 갤러리: https://seaborn.pydata.org/examples/index.html