학습주제
Seaborn을 이용하여 데이터 시각화

학습 내용

데이터를 목적에 따라 수집했다면, 어떻게 하면 잘 활용될지도 생각해봐야 한다.

여기까지의 데이터가 유의미한가? 조금 더 가공해야한다. 보기 편한형태로 바꾸어야 한다.

• 정보를 요약해서 한 눈에 보여주는 방법

기존의 스크래핑 방법과 조합해서 조금 더 완성도 있는 결과를 내는 것을 목표로 한다.

한눈에 보기 어렵다는 문제가 있다. -> 시각화로 해결

수동으로 해야할 액션 수가 적은데 결과는 수려하게 낼 수 있다.

내장자료를 가지고 그려낸 경우임. 우리는 스크래핑을 바탕으로 그려낼 예정.

seaborn 설치시 matplotlib이 같이 설치됨.

꺾은선 그래프(Line Plot)

seaborn은 sns로 축약어를 많이 사용함.

특정 두 변수의 값의 추이를 선으로 이은 그래프.
x, y를 명시하는 것이 좋다.

막대 그래프(Bar Plot)

범주의 값이 크면 막대기의 크기가 길고, 값이 작으면 막대기의 크기가 작다.
sns.barplot(x=[1,2,3,4], y=[0.7,0.2,0.1,0.05])

범주형 그래프이다.

제목, X, Y 축에 텍스트를 넣거나 다양한 요소를 변경, 추가할 수 있다.
보통 plt라고 부른다.

그 전엔 .show()를 사용하지 않아도 그래프가 떴는데, 그것은 주피터 환경에서 구현해준 것이고, 기본은 plt.show() 형식으로 출력을 해야한다.

각 축에 라벨을 달아준 모습. sns 객체와, plt 객체가 각기 따로 존재하는데 서로 상호작용 하는 것이 신기했다.

호기심이 들어 lineplot과 barplot를 동시에 호출해봤다. 결과는 plt로 들어간 마지막 인자를 기준으로 반영되고, sns기반 두 plot객체는 합쳐져서 표현되었다.

축의 범위를 지정할 수 있음. list, 또는 인자 2개로 전달함.

figsize = 그래프의 크리를 지정할 수 있음.
주의: 그래프 크기를 먼저 그려줘야 하기 때문에 plot 값 입력 전에 그려줘야함.