#26 데이터의 분포를 나타내는 여러가지 그래프

1 카운트플롯 데이터의 갯수를 카운트하여 시각화 sns.countplot(data=데이터프레임, x=컬럼) 2 러그플롯 sns.rugplot(data=데이터프레임, x=컬럼) 3 히스토그램 sns.displot(data=데이터프레임, x=컬럼) 4 상자수염그래프, 바이올린플롯, 스트립플롯, 스웜플롯 · sns.boxplot(data=데이터프레임) · sns.violinplot(data=데이터프레임) · sns.stripplot(data=데이터프레임) · sns.swarmplot(data=데이터프레임)

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#25 Seaborn - 선그래프

1 샘플 데이터 2 연도별 승객 수의 변화 2.1 matplotlib으로 시각화 2.2 Seaborn으로 시각화 sns.lineplot(data=데이터프레임, x=x축컬럼, y=y축컬럼, estimator=통계함수) estimator를 생략하면 평균으로 통계를 적용함 3 연도 - 월별 승객 수의 변화 3.1 matplotlib으로 시각화 3.2 Seaborn으로 시각화

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#24 Seaborn - 산점도

1 샘플 데이터 2 total_bill과 tip의 관계 2.1 matplotlib으로 그리기 2.2 요일 구분하여 그리기 2.3 seaborn으로 그리기 sns.scatterplot(data=데이터프레임, x=x축컬럼, y=y축컬럼)

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#23 Seaborn - 막대그래프

1 샘플 데이터 2 요일 별 팁 평균 2.1 matplotlib으로 그리기 2.2 seaborn으로 그리기 sns.barplot(data=데이터프레임명, x=x축컬럼, y=y축컬럼) · x축데이터로 그룹핑한 y축데이터의 평균값을 계산하여 그래프를 그려준다. · 신뢰구간(CI:Confidence Interval)을 함께 표시 3 요일별 팁 합계 3.1 matplotlib으로 그리기 3.2 seaborn으로 그리기 estimator = 통계함수 4 요일별 팁 합계를 흡연여부로 비교 ▶ hue : y를 그룹핑할 컬럼 ▶ hue 색상 변경 : palette = 구분:색상 딕셔너리 ▶ pyplot의 메소드로 그리드 추가

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#22 2중 y축 표시하기

1 샘플 데이터 어떤 학생의 나이에 따른 키와 몸무게 변화 2 두가지 정보를 하나의 그래프에 그리기 축을 분리하기 위해 객체지향으로 그린다. fig, ax = plt.subplots() 2.1 2중 y축 만들기 x축을 공유하는 새로운 axes객체를 만든다. axes객체.twinx() 2.2 축 레이블 표시하기 axes객체.set_xlabel(x레이블) axes객체.set_ylabel(y레이블) 2.3 y축 범위 지정 axes객체.set_ylim(y축눈금범위) 2.4 y축 눈금 axes객체.set_yticks(y축눈금) axes객체.tick_params(...) 2.5 범례 표시 axes객체별로 legend메소드 호출 2.6 그리드 표시 axes객체.grid()

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#21 그래프에 설명 적기 - text, annotation

1 텍스트 추가하기 plt.text(x좌표, y좌표, 텍스트) rotation=회전각도 ha : horizontal alignment va : vertical alignment 텍스트 상자 bbox = {'boxstyle':상자스타일, 'fc':facecolor,'ec':edgecolor,...} boxstyle : 'round'/'square' 2 화살표와 텍스트 추가하기 plt.annotate('텍스트', xy=(화살표x,화살표y), xytext=(텍스트x,텍스트y), arrowprops=화살표속성(딕셔너리)) 화살표 속성 width The width of the arrow in points headwidth The width of the base of the arrow head in points h..

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