주제: Data Visualization-package
파이썬 머신러닝 완벽 가이드[개정2판] pp.116-126 참고해서 내용 작성하였습니다.
1. 데이터 시각화
- 데이터분석 결과를 이해하기 쉽도록 시각적으로 전달하는 것
- 시각화를 통해 데이터의 패턴과 다른 요소들의 연관성 등 다양한 인사이트를 도출하여 의사결정에 도움을 줌.
2. Klib 패키지
- 실무에서 많이 사용하고 있는 패키지
-> 데이터분석과 관련된 다양한 Task에서 유용하게 사용가능
- 파이썬 사용하는 utility 함수들을 모아둔 패키지
- klib 패키지는 pandas, matplotlib, seaborn 등의 데이터 분석과 시각화 라이브러리를 기반으로 만들어진 utility 패키지임.
- 2023년 7월 기준 klib 1.1.1 버전임
2. 1. 데이터 탐색 및 전처리
- corr_mat
: 데이터프레임의 변수 간 상관 관계를 시각화하는 기능
- cat_countplot
: 카테고리 변수의 도수분포를 시각화하는 기능
- drop_missing
: 결측값이 많은 행 또는 열을 제거하는 기능
- missingval_plot
: 시각화를 통한 결측치 확인
2.2. 데이터 시각화
- corr_plot: 상관관계 행렬을 시각화
- dist_plot: 히스토그램과 KDE(kernel density estimate) 그래프를 동시에 시각화
- pairplot: 데이터프레임의 변수 간 산점도를 시각화
- cat_plot: 카테고리 변수에 대한 도수분포를 시각화
2.3. 데이터프레임 변형
- convert_datatype: 데이터프레임의 변수 타입을 변경하는 기능
- univar_plot: 변수의 분포를 시각화
- normalize: 데이터프레임의 변수를 정규화
- reduce_mem_usage: 메모리 사용량을 줄이는 기능
3. pandas plot
- pandas는 자체 도식기능이 없고 내부적으로 matplotlib함수를 호출해서 도식화 함
-> matplotlib의 function 이용 가능함
- matplotlib보다 더 나은 자체 스타일 보유
-
데이터프레임을 plot() 메소드를 통해 시각화 가능
pandas plot 종류
- line(default)
- bar
- barh
- his
- box
- density
- ahexbin
- scatter
- pie
- area
-
다양한 시각화 출처
4. matplotlib
- 2002년 John Hunter로부터 시작된 MATLAB의 도식화 기능을 흉내낸 package
- matplotlib은 가장 많이 사용되는 시각화 패키지로, pyplot 모듈을 통해 간편하게 그래프를 그릴 수 있음.
- 페이지로딩 할 때
import matplotlib.pyplot as plt
Matplotlib의 그래프 구성
1. Figure
2. Axes
- Axis
- xlabel
- ylabel
- title
- legend
matplotlib 사용시 주의사항
- 한글 폰트를 지원하지 않기 때문에, 그래프에 한글 사용할 때는 폰트 설정을 무조건 해야 함.
- 다양한 시각화 출처
- plt을 통해 그래프를 더 쉽게 꾸밀 수 있음
변경 가능한 부분
5. seaborn
- matplotlib을 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등을 추가함
-> 내부적으로 matplotlib함수 호출
- 통계 기능은 statsmodels package에 의존
import seaborn as sns
- 다양한 seaborn 시각화 출처
🎯 Summary
- 기존 ploty, matpltlib, seaborn 이외에 utility package를 다 모아둔 klib 패키지에 대해서 자세하게 알아봤다. 우리가 굳이 코딩을 하지 않더라도 패키지를 잘만 활용하면 데이터 전처리 & 시각화를 편리하게 할 수 있었다.
- 하지만 Chat GPT 4.0가 놀라울정도로 발전하고 있어서 그 버전에 데이터를 넣으면 EDA와 modeling도 다 해주다. 지금까지 우리가 배운 전처리이며 시각화는 어떻게 되는 것일까..? 거대한 Language Model을 이길 수는 없겠지만, 인공지능이 할 수 없는 시각화를 하여서 비즈니스 인사이트에 도움 될 수 있는 것을 만드는 것이 매우 중요한 것 같다.
📚 References
- 권철민(2019),'파이썬 머신러닝 완벽 가이드[개정2판]', 위키북스, pp.62-83.
AI 전문가가 되기 위해 [a-zA-Z]까지 정리하는 거나입니다 😊