지미뉴트론 개발일기

파이썬 seaborn box plot 예시 코드 : sns.boxplot 함수 이번 글에서는 데이터의 분포를 한 눈에 살펴볼 수 있는 box plot을 파이썬의 seaborn 라이브러리를 이용해서 시각화해보도록 하겠습니다. 데이터셋은 kaggle 자전거 수요 예측에서 사용한 데이터 중 train data에 해당하는 csv 파일을 사용하였습니다. 이 데이터프레임이 df 변수에 저장되어있다고 가정하겠습니다. 먼저, 가장 기본형의 그래프부터 살펴보도록 하겠습니다. 자전거 대여 대수의 전체 분포를 살펴보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 세로 그래프 plt.figure(figsize = (4, 7)) sns.boxplot(y = 'cou..

지난 포스팅에서는 숫자형 - 숫자형 자료 사이의 관계 혹은 숫자형 - 범주형 자료 사이의 관계를 살피기 좋은 버블 차트를 파이썬 matplotlib에서 그리는 방법을 살펴보았습니다. 이번에는 범주형 - 범주형 자료 사이의 관계를 요약하여 보기 좋은 히트맵을 그리는 방법에 대해서 간단히 다루어보도록 하겠습니다. 여기서도 지난 글과 마찬가지로 캐글의 자전거 대여 수요 학습 데이터 셋을 사용하되, 이번에는 시간대와 계절 두 가지 범주를 가지고 그룹화를 진행하여 각 범주의 평균 자전거 대여 수를 대상으로 히트맵을 그려보도록 하겠습니다. 파이썬 히트맵 시각화에 필요한 데이터 전처리 히트맵을 그리는 함수는 matplotlib을 기반으로 두면서 더 다채로운 시각화를 할 수 있는 seaborn 패키지 내의 heatma..