Seaborn 막대 그래프와 density plot

학습 목표

1. seaborn을 사용하기 위한 파이썬의 기본 문법을 이해한다.
2. 예제 데이터를 불러와 각종 차트를 그려본다.
3. 배경을 지정하는 방법을 이해한다.
4. countplot()으로 분포를 파악한다.
5. distplot()으로 분포를 파악한다.

예제는 구글의 colab에서 실행해볼 수 있습니다. Google에서 colab을 검색하세요.

아래 문제를 풀어서 댓글로 남겨주세요.

문제를 풀기 위해 구글링하세요.

Q1 import와 as는 무엇을 할까요?

In [ ]:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Q2 pandas, numpy, matplotlib.pyplot과 seaborn은 무엇을 하는 것들일까요?

In [2]:

titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic

Out[2]:

	survived	pclass	sex	age	sibsp	parch	fare	embarked	class	who	adult_male	deck	embark_town	alive	alone
0	0	3	male	22.0	1	0	7.2500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	False
1	1	1	female	38.0	1	0	71.2833	C	First	woman	False	C	Cherbourg	yes	False
2	1	3	female	26.0	0	0	7.9250	S	Third	woman	False	NaN	Southampton	yes	True
3	1	1	female	35.0	1	0	53.1000	S	First	woman	False	C	Southampton	yes	False
4	0	3	male	35.0	0	0	8.0500	S	Third	man	True	NaN	Southampton	no	True
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	0	2	male	27.0	0	0	13.0000	S	Second	man	True	NaN	Southampton	no	True
887	1	1	female	19.0	0	0	30.0000	S	First	woman	False	B	Southampton	yes	True
888	0	3	female	NaN	1	2	23.4500	S	Third	woman	False	NaN	Southampton	no	False
889	1	1	male	26.0	0	0	30.0000	C	First	man	True	C	Cherbourg	yes	True
890	0	3	male	32.0	0	0	7.7500	Q	Third	man	True	NaN	Queenstown	no	True

891 rows × 15 columns

Q3 sns 뒤에 붙은 마침표는 무엇을 뜻할까요? (힌트 method)

Q4 load_dataset()은 무슨 역할을 할까요?

Q5 seaborn은 어떤 데이터를 학습용으로 제공하나요?

891 rows × 15 columns

1. survived: 생존여부
2. pclass: 좌석등급
3. sex: 성별
4. age: 나이
5. sibsp: 형제자매 숫자
6. parch: 부모자식 숫자
7. fare: 요금
8. embarked: 탑승 항구
9. class: 좌석등급 (영문)
10. who: 사람 구분
11. deck: 데크
12. embark_town: 탑승 항구 (영문)
13. alive: 생존여부 (영문)
14. alone: 혼자인지 여부

In [3]:

tips = sns.load_dataset('tips')
tips

Out[3]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
4	24.59	3.61	Female	No	Sun	Dinner	4
...	...	...	...	...	...	...	...
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
240	27.18	2.00	Female	Yes	Sat	Dinner	2
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

244 rows × 7 columns

1. total_bill: 총 합계 요금표
2. tip: 팁
3. sex: 성별
4. smoker: 흡연자 여부
5. day: 요일
6. time: 식사 시간
7. size: 식사 인원

Countplot

In [5]:

# 배경을 darkgrid 로 설정
sns.set(style='darkgrid')

Q6 set()과 style=은 무엇을 하나요?

In [6]:

sns.countplot(x="class", hue="who", data=titanic)
plt.show()

Q7 countplot()은 무슨 일을 할까요? x=, hue=는 어떤 결과를 가져오나요?

가로

In [7]:

sns.countplot(y="class", hue="who", data=titanic)
plt.show()

팔렛

In [8]:

sns.countplot(x="class", hue="who", palette='Paired', data=titanic)
plt.show()

Q8 palette=은 무슨 결과를 가져오나요?

distplot

In [9]:

# 샘플데이터 생성
x = np.random.randn(100)

Q9 numpy에서 random은 무슨 일을 하나요

Q10 randn()은 무슨 함수인가요?

In [10]:

sns.distplot(x)
plt.show()

Q11 distplot()은 무엇을 하는 함수인가요?

In [11]:

x = pd.Series(x, name="x variable")
sns.distplot(x)
plt.show()

Q12 옵션 name=은 무슨 일을 하나요?

Rug plot

In [12]:

sns.distplot(x, rug=True, hist=False)
plt.show()

Q13 rug=는 무슨 일을 하나요? 왜 hist=False로 했나요?

Kernel density

In [13]:

sns.distplot(x, rug=False, hist=False, kde=True)
plt.show()

Q14 kde=True는 무엇을 하나요? Kernel이란 무엇인가요?(힌트: 부드러움)

가로

In [14]:

sns.distplot(x, vertical=True)

Out[14]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x2c91d7b4ac8>

Q15 vertical=True는 무슨 일을 하나요?

색상 바꾸기

In [15]:

sns.distplot(x, color="y")
plt.show()

Q16 color=는 무슨 일을 하나요?