[빅데이터 분석] 파이썬(Python) Seaborn 라이브러리를 이용한 데이터 시각화

 

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1. 개요

 

데이터 분석 결과를 효과적으로 시각화하여 전달하는 것은 데이터 분석에 중요한 작업입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석 결과를 시각화하는데 자주 활용되는 파이썬 라이브러리인 Seaborn에 대해 살펴보려고 합니다. Seaborn은 Matplot 기반으로 개발된 Python 시각화 라이브러리로, Seaborn을 활용하면 보다 복잡한 시각화 그래프를 쉽게 만들 수 있습니다. 그럼 이번 포스팅에서는 데이터 분석에 자주 활용되는 Seaborn 함수 및 예제, 함수 리스트에 대해 알아보도록 하겠습니다. Seaborn 라이브러리에 대한 자세한 정보는 아래 사이트를 참고 부탁드립니다.

 

seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.12.2 documentation

 

 

2. 데이터 분석에서 자주 활용되는 Seaborn 주요 함수 및 예제

 

다음은 데이터 분석에서 자주 활용되는 Seaborn 주요 함수 및 예제입니다.

 

 1. 산점도 플롯 (Scatter Plot)

 

Seaborn - 산점도 플롯 (Scatter Plot)

 

 2. 박스 플롯 (Box Plot)

 

Seaborn - 박스 플롯 (Scatter Plot)

 

 2. 히트맵 (Heatmap)

 

Seaborn - 히트맵 (Heatmap)

 

3. Seaborn 주요 함수 리스트

 

Seaborn 라이브러리의 주요 함수 리스트는 다음과 같습니다.

 

1) sns.scatterplot(): 산점도를 그립니다.

2) sns.lineplot(): 선 그래프를 그립니다.

3) sns.distplot(): 히스토그램과 KDE(커널 밀도 추정)를 그립니다.

4) sns.boxplot(): 박스 플롯을 그립니다.

5) sns.violinplot(): 바이올린 플롯을 그립니다.

6) sns.countplot(): 각 카테고리 값 별로 데이터가 얼마나 있는지 표시하는 빈도 그래프를 그립니다.

7) sns.jointplot(): 산점도와 히스토그램을 한번에 그립니다.

8) sns.pairplot(): 데이터프레임을 인수로 받아 그리드(grid) 형태로 각 데이터 열의 조합에 대해 스캐터 플롯을 그립니다.

9) sns.heatmap(): 히트맵을 그립니다.

 

4. 마치며

 

Seaborn은 데이터 시각화를 쉽고 효과적으로 하도록 도와주는 라이브러리입니다. Seaborn을 통해 복잡한 시각화도 간단하게 만들 수 있으며, 특히 통계 데이터 시각화에 강점을 보입니다. 데이터 분석에서 시각화는 매우 중요한 부분이므로 Seaborn 사용법을 잘 숙지하고 활용하시면 데이터 분석 결과를 전달하는데 유용하게 사용하실 수 있습니다.

 

Seaborn 라이브러리 외 데이터 분석에 사용되는 파이썬 필수 라이브러리에 대해 정리한 아래 포스팅도 참고 부탁드립니다.

 

[빅데이터 분석] 빅데이터 분석을 위한 필수 파이썬(Python) 라이브러리

 

 

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