07. Seaborn

Seaborn

matplotlib을 감싸서 만든 보다 쉬운 파이썬 시각화 패키지

matplotlib보다 쉬운 코드로 그릴 수 있음

matplotlib의 명령어를 그대로 사용할 수 있음

데이터의 통계적인 부분을 살펴볼 때 강점이 있다.

 

import 및 준비

# COLAB 환경을 위한 나눔고딕 한글폰트 설치  --> 진행 후,  런타임 > 런타임 다시 시작을 해 주세요. 다시 시작 후에는 이 부분 실행 X
!sudo apt-get install -y fonts-nanum
!sudo fc-cache -fv
!rm ~/.cache/matplotlib -rf

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set()
plt.rc('font', family=['NanumBarunGothic', 'Malgun Gothic', 'AppleGothic'])

• sns.set() 은 Seaborn을 사용하기전에 환경을 set하는 의미

 

내장 데이터셋

# 내장 데이터 셋 불러오기
tips = sns.load_dataset('tips')  

tips.sample(10)    # dataframe의 랜덤한 10행 살펴보기

• sns.load_dataset()
  • tips 말고도 다른 데이터셋들도 있다.

 

그래프 생성

countplot

sns.countplot(data=tips, x='day');
plt.title('요일별 팁을 준 횟수');

• countplot은 지정column의 횟수를 그래프로 그려준다.
• plt 명령어와 같이 쓸 수 있음.

 

boxplot

sns.boxplot(data=tips, x='day', y='tip');
plt.title('요일별 팁의 Box Plot');

• 4분위 도표

 

scatterplot

sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip');
plt.title('식사 금액과 팁의 관계');

 

jointplot

sns.jointplot(data=tips, x='total_bill', y='tip');
plt.suptitle('식사 금액과 팁의 관계 Joint Plot', y=1.02);   # y 값으로 제목 위치 조정 

• 복합 그래프 ⇒ 데이터 분포까지 볼 수 있다.
• plt.suptitle() : 대제목

 

violinplot

sns.violinplot(data=tips, x='day', y='tip', hue='sex');
plt.title('요일 별, 성별 팁의 Violin Plot');

• hue 옵션으로 데이터를 추가 할 수 있다. 다른 plot에도 적용 가능.

 

distplot

sns.distplot(tips.tip, kde=True, rug=True);
plt.title('팁의 분포');

• 데이터의 분포를 볼 수 있다.
• 하나의 데이터(column) 분포를 볼 수 있는 그래프이므로 Series를 넣어준다.
• kde : 막대히스토그램을 확률분포함수로 나타내어준다. 일정 수치 사이의 간격 면적
  • default = True
• rug : 데이터가 어디에 얼마나 위치해있는지를 바코드로 나타낸다.

 

다양한 파이썬 시각화 관련 그래프가 있는 사이트

https://python-graph-gallery.com/

Python Graph Gallery | The Python Graph Gallery

 

Seaborn 튜토리얼

https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

User guide and tutorial — seaborn 0.12.1 documentation