통계 기반의 시각화


1
2
3
4
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
1
2
plt.rcParams["figure.figsize"] = (9, 6)  # figure size 설정
plt.rcParams["font.size"] = 14  # fontsize 설정

0. 통계 기반의 시각화를 제공해주는 Seaborn

reference: Seaborn 공식 도큐먼트

seaborn 라이브러리가 매력적인 이유는 바로 통계 차트다.

이번 실습에서는 seaborn의 다양한 통계 차트 중 대표적인 차트 몇 개를 뽑아서 다뤄볼 예정이다.

그럼 먼저 실습에 사용되는 Dataset을 한번 살펴볼게요.


Dataset — "Titanic"

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2
titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic
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


  • survived: 생존여부

  • pclass: 좌석등급 (숫자)

  • sex: 성별

  • age: 나이

  • sibsp: 형제자매 + 배우자 숫자

  • parch: 부모 + 자식 숫자

  • fare: 요금

  • embarked: 탑승 항구

  • class: 좌석등급 (영문)

  • who: 사람 구분

  • deck: 데크

  • embark_town: 탑승 항구 (영문)

  • alive: 생존여부 (영문)

  • alone: 혼자인지 여부


Dataset — "tips"

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2
tips = sns.load_dataset('tips')
tips
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


  • total_bill: 총 합계 요금표

  • tip: 팁

  • sex: 성별

  • smoker: 흡연자 여부

  • day: 요일

  • time: 식사 시간

  • size: 식사 인원


1
2
# 배경 설정
sns.set(style='darkgrid')

1. countplot

항목별 갯수를 세어주는 countplot

  • 해당 column을 구성하고 있는 value들을 자동으로 구분하여 보여준다

reference: <sns.countplot> Document

sns.countplot ( x=None, y=None, hue=None, data=None, color=None, palette=None )


1-1. 세로로 그리기

1
2
sns.countplot(x='class', hue='who', data=titanic)
plt.show()

png


1-2. 가로로 그리기

1
2
sns.countplot(y='class', hue='who', data=titanic)
plt.show()

png


1-3. 색상 팔레트 설정

1
2
sns.countplot(x='class', hue='who', palette='copper', data= titanic)
plt.show()

png



2. distplot

matplotlib의 hist그래프와 kdeplot을 통합한 그래프다.
분포와 밀도를 확인할 수 있음


reference: <sns.distplot> Document

sns.displot ( a, hist=True, kde=True, rug=False, vertical=False, color=None )

  • hist: histogram
  • kde: kernel density estimate
  • rug: rugplot
  • vertical: If True, observed values are on y-axis

1
2
3
# 샘플 데이터 생성
x = np.random.randn(100)
x
array([-3.39765920e-01, -1.48664049e+00, -5.57926444e-01,  3.25206560e-01,
       -7.46665762e-01, -3.10926812e-01, -2.14536012e+00,  1.25905620e+00,
       -2.07806423e-01,  5.56377038e-01, -2.20574498e+00, -1.15138577e-01,
       -3.32417471e-01,  1.13927613e-01, -7.29559442e-01, -1.31243715e+00,
       -8.27477111e-01, -1.24455099e+00, -5.44035731e-02, -1.85399773e+00,
       -1.62571613e+00,  3.89312791e-01,  1.26815698e+00, -7.43355761e-01,
       -1.34113997e+00,  2.67291801e-02, -4.74142344e-01, -1.07662894e+00,
       -2.35607451e+00,  1.90337236e-01, -1.18577255e+00, -1.23238300e+00,
        9.39298755e-01, -2.69078751e-01, -3.50418097e-01,  1.92109121e+00,
       -1.46520490e-01,  3.90810577e-01, -6.60511307e-01, -1.46288431e+00,
        1.26314685e+00,  2.38384651e-01,  8.03730080e-01,  2.83340226e-01,
       -1.24219159e+00, -1.50458389e+00, -1.60213592e-01,  3.97086657e-01,
        1.27321390e-01, -1.13722876e+00, -1.48448425e+00,  1.36136226e+00,
       -2.34669327e-01, -1.32679409e+00,  1.59032718e+00,  7.53779845e-01,
       -7.48815568e-01,  7.34822673e-03,  5.57358372e-01,  1.78429993e+00,
       -1.50510591e+00, -3.87983571e-01, -7.57372493e-01,  6.25354827e-01,
        1.44857563e-01,  7.78608476e-01, -6.61441801e-02, -1.24836018e+00,
        1.77522984e+00,  1.60497019e-01, -1.18893624e+00,  1.93951152e+00,
       -9.34504796e-01,  1.82000588e+00, -1.91594654e+00, -1.13118210e+00,
       -4.13371342e-01, -5.07021131e-01,  1.57792370e+00, -2.52509848e+00,
        1.86695906e-01, -1.18412859e+00,  1.49572473e-01, -3.53669860e-01,
        1.38877682e+00,  2.53212949e-02,  7.79387552e-01, -7.41508306e-01,
        4.10007279e-01,  1.96517288e-02, -5.69215198e-01,  1.45113980e+00,
       -8.80722624e-01,  1.35468793e+00, -1.67677998e-03, -1.14952039e+00,
        8.90718244e-01, -4.10411520e-01,  6.17620908e-01,  2.96993057e-01])

2-1. 기본 displot

1
2
sns.distplot(x)  # x: numpy array
plt.show()

png


2-2. 데이터가 Series일 경우

1
2
x = pd.Series(x, name='x variable')
x
0    -0.339766
1    -1.486640
2    -0.557926
3     0.325207
4    -0.746666
        ...   
95   -1.149520
96    0.890718
97   -0.410412
98    0.617621
99    0.296993
Name: x variable, Length: 100, dtype: float64


1
2
sns.distplot(x)  # x: Series
plt.show()

png

x가 Seires일 때는: 그래프에서 x label이 자동으로 Series 이름(column name) 으로 나타남


2-3. rugplot

데이터 위치를 x축 위에 작은 선분(rug)으로 나타내어 데이터들의 위치 및 분포를 보여준다

1
2
sns.distplot(x, rug=True, hist=False, kde=True)
plt.show()

png


2-4. kde (kernel density)

kde 는 histogram보다 부드러운 형태의 분포 곡선을 보여주는 방법

1
2
sns.distplot(x, rug=False, hist=False, kde=True)
plt.show()

png


2-5. 가로로 표현하기

1
2
sns.distplot(x, vertical=True)
plt.show()

png


2-6. 컬러 바꾸기

1
2
sns.distplot(x, color='r')
plt.show()

png



3. heatmap

색상으로 표현할 수 있는 다양한 정보를 일정한 이미지위에 열분포 형태의 비쥬얼한 그래픽으로 출력하는 것이 특정이다

주로 활용되는 경우:

  1. pivot table의 데이터를 시각화할 때
  2. 데이터의 상관관계를 살펴볼 때

reference: <sns.heatmap> Document

sns.heatmap ( data, annot=None, cmap=None )

  • annot: If True, write the data value in each cell

3-1. 기본 heatmap

1
2
3
uniform_data = np.random.rand(10, 12)
sns.heatmap(uniform_data, annot=True)
plt.show()

png

컬러가 진할수록 숫자가 0에 가깝고, 연할수록 1에 가깝다


3-2. pivot table을 활용하여 그리기

1
tips
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
2
pivot = tips.pivot_table(index='day', columns='size', values='tip')
pivot
size 1 2 3 4 5 6
day
Thur 1.83 2.442500 2.692500 4.218000 5.000000 5.3
Fri 1.92 2.644375 3.000000 4.730000 NaN NaN
Sat 1.00 2.517547 3.797778 4.123846 3.000000 NaN
Sun NaN 2.816923 3.120667 4.087778 4.046667 5.0 

1
2
sns.heatmap(pivot, cmap='Blues', annot=True)
plt.show()

png


3-3. correlation(상관관계)를 시각화

corr() 함수는 데이터의 상관관계를 보여줌

1
titanic.corr()
survived pclass age sibsp parch fare adult_male alone
survived 1.000000 -0.338481 -0.077221 -0.035322 0.081629 0.257307 -0.557080 -0.203367
pclass -0.338481 1.000000 -0.369226 0.083081 0.018443 -0.549500 0.094035 0.135207
age -0.077221 -0.369226 1.000000 -0.308247 -0.189119 0.096067 0.280328 0.198270
sibsp -0.035322 0.083081 -0.308247 1.000000 0.414838 0.159651 -0.253586 -0.584471
parch 0.081629 0.018443 -0.189119 0.414838 1.000000 0.216225 -0.349943 -0.583398
fare 0.257307 -0.549500 0.096067 0.159651 0.216225 1.000000 -0.182024 -0.271832
adult_male -0.557080 0.094035 0.280328 -0.253586 -0.349943 -0.182024 1.000000 0.404744
alone -0.203367 0.135207 0.198270 -0.584471 -0.583398 -0.271832 0.404744 1.000000 

1
2
sns.heatmap(titanic.corr(), annot=True, cmap='YlGnBu')
plt.show()

png



4. pairplot

pairplot은 grid 형태로 각 집합의 조합에 대해 히스토그램과 분포도를 그린다.
(숫자형 column에 대해서만 그려줌)

reference: <sns.pairplot> Document

sns.pairplot ( data, hue=None, palette=None, height=2.5 )


1
tips.head()
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

4-1. 기본 pairplot 그리기

1
2
sns.pairplot(tips)
plt.show()

png


4-2. hue 옵션으로 특성 구분

1
2
sns.pairplot(tips, hue='size')
plt.show()

png


4-3. 컬러 팔레트 적용

1
2
sns.pairplot(tips, hue='size', palette='rainbow')
plt.show()

png


4-4. 사이즈 적용

1
2
sns.pairplot(tips, hue='size', palette='rainbow', height=4)
plt.show()

png



5. violinplot

마이올린처럼 생긴 violinplot다.

column에 대한 데이터의 비교 분포도를 확인할 수 있다.

  • 곡선형 부분 (뚱뚱한 부분)은 데이터의 분포를 나타냄
  • 양쪽 끝 뾰족한 부분은 데이터의 최소값과 최대값을 나타냄

reference: <sns.violinplot> Document

sns.violinplot ( x=None. y=None, hue=None, data=None, split=False )

  • split: When using hue nesting with a variable that takes two levels, setting split to True will draw half of a violin for each level. This can make it easier to directly compare the distributions.

1
tips.head()
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

5-1. 기본 violinplot 그리기

1
2
sns.violinplot(x=tips['total_bill'])
plt.show()

png


5-2. 비교 분포 확인

x, y축을 지정해줌으로써 바이올린을 분할하여 비교 분포를 볼 수 있다

1
2
sns.violinplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
plt.show()

png


5-3. 가로로 뉘인 violinplot

  • x축, y축 변경
1
2
sns.violinplot(y='day', x='total_bill', data=tips)
plt.show()

png


5-4. hue 옵션으로 분포 비교

사실 hue옵션을 사용하지 않으면 바이올린이 대칭이기 때문에 분포의 큰 의미는 없다.
하지만, hue옵션을 주면, 단일 column에 대한 바이올린 모양의 비교를 할 수 있다.

1
2
sns.violinplot(x='day', y='total_bill', hue='smoker', data=tips, palette='muted')
plt.show()

png


split 옵션으로 바이올린을 합쳐서 볼 수 있다

1
2
sns.violinplot(x='day', y='total_bill', hue='smoker', data=tips, palette='muted', split=True)
plt.show()

png

violinplot은 이런 경우에 많이 활용된다



6. lmplot

lmport (initial: 소문자 L) 은 column간의 선형관계를 확인하기에 용이한 차트임.
또한, outlier도 같이 짐작해 볼 수 있다.

reference: <sns.lmplot> Document

sns.lmplot ( x, y, data, hue=None, col=None, col_wrap=None, row=None, height=5 )


1
tips.head()
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

6-1. 기본 lmplot

1
2
sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', data=tips, height=6)
plt.show()

png


6-2. hue 옵션으로 다중 선형관계 그리기

아래의 그래프를 통하여 비흡연자가, 흡연자 대비 좀 더 가파른 선형관계를 가지는 것을 볼 수 있다

1
2
sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', hue='smoker', data=tips, height=6)
plt.show()

png


6-3. col 옵션을 추가하여 그래프를 별도로 그려볼 수 있다

또한, col_wrap으로 한 줄에 표기할 column의 갯수를 명시할 수 있다

1
2
sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', hue='smoker', col='day', col_wrap=2, data=tips, height=6)
plt.show()

png



7. relplot

두 column간 상관관계를 보지만 lmport처럼 선형관계를 따로 그려주지 않다

reference: <sns.replot> Document

sns.relplot ( x, y, data, hue=None, col=None, row=None, height=5, palette=None )


1
tips.head()
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

7-1. 기본 relplot

1
2
sns.relplot(x='total_bill', y='tip', hue='day', data=tips)
plt.show()

png


7-2. col 옵션으로 그래프 분할

1
2
sns.relplot(x='total_bill', y='tip', hue='day', col='time', data=tips)
plt.show()

png


7-3. row와 column에 표기할 데이터 column 선택

1
2
sns.relplot(x='total_bill', y='tip',hue='day', col='time', row='sex', data=tips)
plt.show()

png


7-4. 컬러 팔레트 적용

1
2
sns.relplot(x='total_bill', y='tip', hue='day', col='time', row='sex', data=tips, palette='CMRmap_r')
plt.show()

png



8. jointplot

jointplot은 scatter(산점도)와 histogram(분포)을 동시에 그려줌.(숫자형 데이터만)

reference: <sns.jointplot> Document

sns.jointplot ( x, y, data=None, kind=‘scatter’, height=6 )

  • kind: kind of plot to draw. {‘scatter’, ‘reg’, ‘resid’, ‘kde’, ‘hex’}

1
tips.head()
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

8-1. 기본 jointplot 그리기

default 로 "scatter plot"을 그린다 (kind=‘scatter’)

1
2
sns.jointplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
plt.show()

png


8-2. 선형관계를 표현하는 regression 라인 그리기

옵션: kind='reg’

1
2
sns.jointplot('total_bill', 'tip', data=tips, kind='reg')
plt.show()

png


8-3. hex 밀도 보기

옵션: kind='hex’

1
2
sns.jointplot('total_bill', 'tip', data=tips, kind='hex')
plt.show()

png


8-4. 등고선 모양으로 밀집도 확인하기

kind=‘kde’ 옵션으로 데이터의 밀집도를 보다 부드러운 선으로 확인할 수 있다

1
2
iris = sns.load_dataset('iris')
iris
sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
... ... ... ... ... ...
145 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
146 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
147 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
148 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
149 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica

150 rows × 5 columns


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