파이썬 그래프는 간단하다.

파이썬은 프로그래밍 언어다. 코딩도 간단하다. 단, 하고 싶은 기능의 모듈 사용법만 알면 된다 seaborn이 그렇다.
파이썬으로 그래프를 그리려면 matplotlib 을 사용하면 되었다. 근데, 조금 사용이 까다롭다. 그래서 나온게 seaborn이다. matplotlib보다 10배는 쉽다.
왜 10배냐!
seaborn이 matplotlib 에서 나왔기 때문이다.

이제 seaborn을 활용한 그래프를 그려보자. 그래프에 사용할 데이터는 타이타닉 데이터이다.

1. 모듈 불러들이기¶

In [1]:

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns     # 여기에 seaborn을 불러들인다.

titanic = sns.load_dataset('titanic')  # 그래프에 사용할 데이터로 타이타닉을 선택했다.

seaborn은 별칭으로 'sns'를 사용한다.
sns에 담겨있는 데이터셑에서 타이타닉('titanic')을 titanic변수에 담았다.

2. 데이터를 확인해 보자.¶

In [2]:

titanic.head()

Out[2]:

	survived	pclass	sex	age	sibsp	fare	embarked	class	who	adult_male	deck	embark_town	alive	alone
0	0	3	male	22.0	1	7.2500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	False
1	1	1	female	38.0	1	71.2833	C	First	woman	False	C	Cherbourg	yes	False
2	1	3	female	26.0	0	7.9250	S	Third	woman	False	NaN	Southampton	yes	True
3	1	1	female	35.0	1	53.1000	S	First	woman	False	C	Southampton	yes	False
4	0	3	male	35.0	0	8.0500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	True

3. 막대그래프 그리기

선실 등급을 기준으로 생존자 수를 막대그래프로 그려보면

In [3]:

sns.barplot(x='class', y='survived', data=titanic)

Out[3]:

<AxesSubplot:xlabel='class', ylabel='survived'>

그래프가 그려졌다. 코드를 분석해 보면
막대그래프는 바차트라고 한다. 그래서 sns에 있는 barplot을 불러온다. 그 코드가 sns.barplot() 함수다.
막대그래프, 즉 바차트에 필요한 데이터 X축과 Y축에 대응하는 데이터다. 그래서 사용된 data는 'titanic'이고 X축에는 'class'가 Y축에는 'survived'가 대응된다. 그게 "(x='class', y='survived', data=titanic)" 이렇게 표시된다.

그러면 정박지(embarked)별 생존자(survived)의 막대그래프를 그려보자¶

In [4]:

sns.barplot(x='embarked', y='survived', data=titanic)

Out[4]:

<AxesSubplot:xlabel='embarked', ylabel='survived'>

이렇게 나온다.
이제 선그래프로 그려보자.

In [5]:

sns.lineplot(x='embarked', y='survived', data=titanic)

Out[5]:

<AxesSubplot:xlabel='embarked', ylabel='survived'>

단지, "barplot" 글자를 "lineplot" 으로 변경했을 뿐이다.
이렇게 쉽게 적용할 수 있다.

4. 빈도 그래프 그려보자

카테고리 변수에 대한 빈도를 나타내는 그래프이다.
빈도수를 의미하는 count를 적용하기 때문에 그래프 함수는 "sns.countplot()"이다.

아, 참,.. 빈도그래프(countplot)는 X축만 필요하다.
이유는 Y축이 빈도가 되기 때문이다.
코딩해 보면

In [6]:

sns.countplot(x='class', data=titanic)

Out[6]:

<AxesSubplot:xlabel='class', ylabel='count'>

그래프는 위와 같다.
Y축의 제목을 보면 'count'라고 나타난 것을 볼 수 있다.
이전 막대그래프를 보면 Y축에 할당해선 데이터명이 Y축 제목으로 나와있다.
위위의 그래프를 보라. 확인할 수 있다.

5. 도수분포도인 히스토그램을 그려보자¶

히스토그램은 어떤 변수의 구간별 빈도수를 나타낸 그래프다.
그래서 히스토그램에는 수치형변수를 적용한다.
함수명은 히스토그램 약어인 "hist"를 적용하여 "sns.histplot()"이 된다.
타이타닉 데이터에서 요금(fare)의 히스토그램을 그려보자.

In [7]:

sns.histplot(data=titanic, x="fare")

Out[7]:

<AxesSubplot:xlabel='fare', ylabel='Count'>

그려졌다.
그런데, X축이 너무 좁게 편성되었다. 10 단위로 편성되었다.

그래서 폭을 조정해 보자. 50으로 조정해 보자.

In [8]:

sns.histplot(data=titanic, x="fare", binwidth=50)

Out[8]:

<AxesSubplot:xlabel='fare', ylabel='Count'>

모양이 바뀌었다.

seaborn 라이브러리는 이렇게 그래프를 간단하게 그릴수 있다.
그래프로 더욱 정교히 그리기 위해서는 각 함수가 제공하는 옵션을 익혀야 한다.
하나씩 하나씩 해 보면, 옵션을 하나씩 익힐 수 있다.

천천히 하나씩 익히도록 하자.
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파이썬 seaborn의 이해