빅데이터 분석가 양성과정/Python

Pointplot특정 수치 데이터를 error bar와 함께 출력해주는 plot.수치 데이터를 다양한 각도에서 한 번에 바라보고 싶을 때 사용합니다.데이터와 error bar를 한 번에 찍어주기 때문에, 살펴보고 싶은 특정 지표들만 사용하는 것이 좋습니다.# penguin 데이터에 pointplot을 출력합니다.#sns.pointplot(data=penguins, y="flipper_length_mm", x="sex", hue="species")sns.pointplot(data=penguins, y="bill_length_mm", x="sex", hue="species")

Lineplot특정 데이터를 x, y로 표시하여 관계를 확인할 수 있는 plot. (선 그래프)수치형 지표들 간의 경향을 파악할 때 많이 사용합니다.# penguin 데이터에 lineplot을 출력합니다.#sns.lineplot(data=penguins, x="body_mass_g", y="flipper_length_mm", hue="species")#sns.lineplot(data=penguins, y="body_mass_g", x="flipper_length_mm", hue="sex")sns.lineplot(data=penguins, y="bill_length_mm", x="bill_depth_mm", hue="species")

Violinplot데이터에 대한 분포 자체를 보여주는 plot.boxplot과 비슷하지만, 전체 분포에 대한 그림을 보여준다는 점에서 boxplot과 다릅니다.보통 boxplot과 함께 표시하면, 평균 근처에 데이터가 얼마나 있는지(boxplot) 전체적으로 어떻게 퍼져있는지(violinplot) 모두 확인이 가능합니다.# penguin 데이터에 violinplot을 출력합니다.#sns.violinplot(data=penguins, y="flipper_length_mm", x="species", hue="species")sns.violinplot(data=penguins, y="body_mass_g", x="species", hue="sex")

Boxplot데이터의 각 종류별로 사분위 수(quantile)를 표시하는 plot.특정 데이터의 전체적인 분포를 확인하기 좋은 시각화 기법입니다.box와 전체 range의 그림을 통해 outlier를 찾기 쉽습니다. (IQR : Inter-Quantile Range)# penguin 데이터에 boxplot을 출력합니다.#sns.boxplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="species", hue="species")#sns.boxplot(data=penguins, x="body_mass_g", y="species", hue="species")#sns.boxplot(data=penguins, x="body_mass_g", y="species", hue="sex")s..

Countplot범주형 속성을 가지는 데이터들의 histogram을 보여주는 plot.종류별 count를 보여주는 방법입니다.# penguin 데이터에 countplot을 출력합니다.sns.countplot(data=penguins, x='species', hue='sex')

Barplot어떤 데이터에 대한 값의 크기를 막대로 보여주는 plot. (a.k.a. 막대그래프)가로 / 세로 두 가지로 모두 출력 가능합니다.히스토그램과는 다릅니다!# penguin 데이터에 barplot을 출력합니다.sns.barplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="species", hue='species')#sns.barplot(data=penguins, y="flipper_length_mm", x="species", hue='species')#sns.barplot(data=penguins, y="body_mass_g", x="species", hue='species')