seaborn 시각화
import seaborn as sns : 고급 시각화 라이브러리, 데이터셋 제공
- 데이터셋 불러오기
sns.load_dataset(): seaborn에서 제공하는 데이터셋 불러오기- iris, titanic, tips, flights 등
- 그래프 그리기
sns.set_palette(): 그래프 색상 변경하기- 기본 팔레트 색상 : deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind
sns.lineplot(x, y, data): 선 그래프 그리기- hue : 변량에 따라 색을 다르게 표시
sns.barplot(x, y, data): 막대 그래프 그리기- 오차 막대 : 비교 데이터간의 차이를 표시함
- errorbar=None : 오차 막대를 표시하지 않음
sns.stripplot(x, y, data): 산점도 그래프 그리기sns.boxplot(x, y, data): 박스플롯 그래프 그리기- orient : h - 가로, v - 세로
sns.distplot(data): 히스토그램 그래프 그리기sns.kdeplot(data): 커널 밀도 그래프 그리기sns.countplot(x, data): 빈도 그래프 그리기sns.jointplot(x, y, data, kind): 조합 그래프 그리기- kind="scatter" : 커널 밀도와 산점도 그래프
- kind="kde" : 등고선 그래프
sns.violinplot(x, y, data): 바이올린플롯 그래프 그리기sns.pairplot(data): 다변량 시각화 그래프 그리기
- 히트맵 그리기
- x, y, z 값 3개가 필요함
- 색상이 흐릴수록 값이 적고, 색상이 진할수록 값이 많은 것
- 히트맵에 넣는 데이터의 형태는 피벗테이블 형태
- 이상 패턴이 보이는 시점을 확인 할 수 있음
sns.heatmap(data): 히트맵 그래프 그리기- annot : value 값 표현하기(True), 숨기기(False)
- fmt=".0f" : float 타입으로 소수점 자릿수 정하기
- cmap : color map 지정하기
# 그래프 크기 지정
plt.figure(figsize=(16, 10))
# 히트맵 그리기
sns.heatmap(df_pivot, annot=True, fmt=".0f", cmap="rocket_r")
# 그래프 제목 지정
plt.title("년도 및 월별 중국 관광객 추이")
plt.show()
