[PANDAS] seaborn으로 데이터 분포 살펴보기

matplotlib 과 statsmodel 패키지를 이용하여 만들어짐

데이터의 통계적인 부분을 살펴볼 때 쉽고 간편하다.

 

[seaborn import]

import seaborn as sns
sns.set()
pit.rc('font',family='Malgun Gothic')

<데이터 숫자를 세는 countplot>

sns.countplot(data=데이터 셋, x='x 축 값');

 

 

<4분위 분표>

 

sns.boxplot(data=데이터 셋, x='x 축 값',y='y축의 값');

(hue 인자로, boxplot 그래프 분리)

sns.boxplot(data=데이터 셋, x='x 축 값',y='y축의 값', hue='값을 나눌 기준');

같은 그래프인데 성별로 나누어서 분포 확인 가능하다.

 

<빈도를 바이올린 모양으로>

sns.violinplot(data=데이터 셋, x='x 축 값',y='y축의 값', hue='값을 나눌 기준');

귀엽..

 

<두 변수 사이의 관계를 점 찍어 그리기>

sns.scatterplot(data=데이터 셋, x='x 축의 값', y='y 축의 값');

<두 변수 관계를 점과 분포로 보기>

 

sns.jointplot(data=데이터 셋, x='x 축의 값', y='y 축의 값');

<데이터의 분포를 그리는>

 

sns.distplot(데이터 셋.데이터, kde=True, rug=True);

kde=확률 분포(선 그래프)

rug=데이터가 실제로 어디에 위치해 있는지 나타냄