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플레이데이터 빅데이터캠프 공부 내용 _ 6/16 Seaborn _ 데이터 시각화 1. Seaborn 이란? - matplotlib을 기반으로 다양한 테마와 그래프를 제공하는 파이썬 시각화 패키지. - 장점 : 시각적으로 좋다. matplotlib 보다 dataframe과 연동 사용이 편하다 - 설치: 아나콘다에는 포함되있다. pip install seaborn conda install seaborn http://seaborn.pydata.org/ seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.11.2 documentation Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It prov..

플레이데이터 빅데이터캠프 공부 내용 _ 6/16 Pandas_ 02_6 각종 그래프 그리기 _ 상자그래프(Boxplot) 1. 상자그래프(Boxplot) - 연속형 값들의 분포, 이상치(극단값) 를 확인할 때 사용 - 값들의 중간값(중위수), 사분위수, 최대/최소값을 보여주어 값들의 분포를 확인 할때 사용한다. - Boxplot 으로 알 수 있는 것 - 이상치(극단값)을 파악할 수 있다. - > 있다면, 정규분포는 아니라는 것을 알 수 있다. - 정상적인 값들(이상치가 아닌)의 범위를 파악할 수 있다. - 사분위수를 알 수 있다. (ex.상위 25%, 하위 25% 등) - boxplot( x, whis=1.5 ) - x: 데이터셋 - whis: 극단치 계산시 사용할 값(기본 1.5) - 극단치 : 1사분..

플레이데이터 빅데이터캠프 공부 내용 _ 6/16 Pandas_ 02_5 각종 그래프 그리기 _ 히스토그램 (histogram) 1. 히스토그램 - 표로 된 도수 분포표를 그래프로 나타낸 것. - 도수분포표: 특정 그룹안에 값의 빈도를 나타낸 표 - 주로 연속형 자료를 특정 구간으로 나눠 그 빈도를 확인한다. - 빈도 확인이나 분포를 볼때 사용한다. - 그래프 X축 : 계급(변수구간)의 대표값, Y축 : 빈도수 - hist( data [, bins = 계급개수] ) 메소드를 사용 - data: 리스트형의 객체를 전달한다. - bins : 동일한 간격으로 나눌 구간의 갯수 def : 10 - > 동일한 간격인 10개의 구간으로 나눈다. 크게 나눌수록 세분화하여 볼 수 있다. 2. 히스토그램 그리기 ** 지정..

플레이데이터 빅데이터캠프 공부 내용 _ 6/16 Pandas_ 02_4 각종 그래프 그리기 _ 파이차트 (Pie Chart) 1. 파이차트 Pie Chart - 각 범주(Category)가 데이터에서 차지하는 '비율' 을 나타내는데 사용 - pie(x, labels = 대상, ) - x : 값 (값들을 100을 기준으로 비율을 알아서 계산해 크기 설정) - labels : 값들의 label - 세번째 매개변수이기에 키워드 인자로 써주기 - autopct : 조각내에 표시될 비율의 문자열 형식. '%fmt문자' - fmt문자: f(실수), d(정수), %% (%) - 파이 차트를 좌표평면으로 생각했을 때, 가로인 수직선 x축에서 시작하여, x 에 넣어준 값들의 순서대로 배치된다. ** 넘파이 메소드를 이용..

플레이데이터 빅데이터캠프 공부 내용 _ 6/16 Pandas_ 02_3 각종 그래프 그리기 _ 막대그래프(Bar plot) 1. 막대그래프(Bar plot) - 수량을 막대 형식으로 나타낸 그래프 - 수량을 표현할 때 사용. (ex. 범주형컬럼의 value_counts() 각 범주별 수량 갯수 ) 1) 수직막대 : bar(x, height) 메소드 사용 - x: x값 - > 분류값(수량을 셀대상) - height: 막대 높이 - > 개수 수량 2) 수평막대 : barh(y, width) 메소드 - 1번인수 : y값 - > 분류값(수량을 셀 대상) - 2번인수: 막대 너비 - > 개수 수량 2. 막대그래프(Bar plot) 그리기 수직 .bar (대상 x, 수량 y, [width = 0~1] ) 수평 .b..