Why Seaborn?

: Matplotlib 패키지에서 지원하지 않는 고급 통계 차트를 그리는 통계용 시각화 기능을 제공

• https://seaborn.pydata.org/index.html

• 업데이트

!pip install -U seaborn

• import

import seaborn as sns

매개변수

• hue = '열 이름': 해당 열별로 나누어 보여줌
• multiple = 'fill': 사각형 가득 채워서 그려줌

시각화

산점도(scatterplot)

• sns.scatterplot(x = '열1 이름', y = '열2 이름', data = 데이터명)
  • 또는 sns.scatterplot('열1 이름', '열2 이름', data = 데이터명)
  • hue = '열3 이름' 추가하면: 열3 별로 나누어서 보여줌
    

histplot(히스토그램)

• sns.histplot(data = 데이터명, x='열1', bins = n)
  • kde=True: 커널밀도함수를 같이 보여주는데, 끝이 댕강 잘림.
    
  • hue = '열3 이름'
    
  • hue, multiple='fill'
    

kdeplot(밀도함수 그래프)

• sns.kdeplot(데이터명['열 이름'])
  • 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation) 그래프
  • 흐름을 볼 수 있지만, 세밀한 조정이 불가능하다

sns.kdeplot(x='total_bill', data = 데이터명, hue ='time', common_norm = False)
plt.show()

• hue, multiple = 'fill': 비율만 볼 수 있다.
  

distplot(히스토그램 + 밀도함수)

• sns.distplot(데이터명['열 이름'], hist = True, bins = 16): 히스토그램과 KDE를 한꺼번에 겹쳐서 볼 수 있음

boxplot

• sns.boxplot(data = 데이터명, y = '열1 이름'): y 방향으로
  • x, y를 각각 지정하면, 범주별로 나눠서 그려줌

bar chart

• sns.countplot(Mid_Test['Math']): 집계와 bar 차트 기능을 한꺼번에.

pairplot

• sns.pairplot(데이터명): 숫자형 변수들의 산점도를 한꺼번에 보여준다. 수가 많은 만큼 출력 시간이 길다.

jointplot

• sns.jointplot(x='열1 이름', y='열2 이름', data = 데이터명): 산점도와 히스토그램을 동시에

countplot: 집계 + barplot

• sns.countplot(x="열1 이름", data=데이터명): Matplotlib에서는 bar plot을 그릴때, 반드시 집계가 선행되어야 하지만, seaborn의 countplot 은 집계를 포함하여 barplot을 그려준다.

barplot

• sns.barplot(x="열1 이름", y="열2 이름", data = 데이터명): 막대 길이는 평균을 나타내고, error bar는 신뢰구간을 나타낸다
  

heatmap

1. groupby로 필요한 열을 기준으로 묶는다
2. pivot으로 새로운 데이터로 재구성 한다
3. heatmap으로 시각화 한다.

• df.groupby(by = ['column1', 'column2'], as_index = False)['column3'].count()

• df.pivot('column1', 'column2', 'column3'): index, columns, values 순서대로 데이터를 재구성하여 나타냄

  • 변환 전

    index	columns	values
    1	col1	10
    2	col1	20
    1	col2	30
    2	col2	40

  • pivot으로 변환 후

    index	col1	col2
    1	10	30
    2	20	40

• sns.heatmap(data명, annot = True, fmt = 'd', linewidth = .2): 색상으로 표현할 수 있는 다양한 정보를 일정한 이미지위에 열분포 형태의 비쥬얼한 그래픽으로 출력

  • annot: 숫자를 표현할 거니? (annotation 주석달기)
  • fmt = 'd': 정수로 만들어줌. '.1f': 소숫점 자리 하나까지만 출력해줘라.
  • linewidth: 구간에 살짝 간격을 벌여줌