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라이브러리 및 세팅 import seaborn as sns seaborn 폰트 사용 - 한글처리보다 먼저 선언해야함 sns.set(font_scale=1) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 한글처리 plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 경고 메세지 import warnings warnings.simplefilter("ignore") seaborn 스타일의 그래프를 사용 plt.style.use('seaborn') 데이터 생성 데이터 탐색 shape info lineplot 기본 그리기 ci = 95 오차범위 기본 세팅 세부 지..

seaborn 범주형 변수 사용 지원 복잡한 데이터 셋 구조를 간편하게 분석 내장된 테마로 matplotlib figure 스타일을 간단하게 제어 데이터에서 패턴을 나타내는 색상 팔레트를 선택하는 도구들 데이터 서브 셋을 비교하고 일변량이나 이변량 분포를 시각화하는 옵션 라이브러리 및 세팅 import seaborn as sns seaborn 폰트 사용 - 한글처리보다 먼저 선언해야함 sns.set(font_scale=1) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 한글처리 plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 경고 메세지 import..

pie plot(원 그래프) NaN이 있으면 0으로 채워짐 음수값이 있으면 오류 발생 기본 라이브러리 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 한글처리 plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 1) 기본 원 그래프 Name값이 y축 2) 에러 컬럼이 여러개 일 때 기준을 줘야함 ValueError: pie requires either y column or 'subplots=True' 3) 컬럼명 지정 4) 옵션 subplots = True : 컬럼별로 그래프를 그려줌 figsize : 그래프 크기 조절 ..

scatter plot(산점도) 데이터 분포도, 데이터 사이의 연관관계등을 살펴볼때 주로 사용 기본 라이브러리 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 한글처리 plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 1) 산점도 차트 scatter(x축, y축) s : 점의 크기(size) 2) 두 그룹 연관 관계 3) C 컬럼 4) 특정 컬럼을 이용해서 크기 조절

area plot(면적 그래프) NaN 값이 있으면 자동으로 0으로 채워짐 기본값으로 누적시켜서 작성됨 기본 라이브러리 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 한글처리 plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 기본 그래프 stacked = True : 기본 stacked = False : 겹치지 않음 grid = True : 그리드 옵션

Box plot(상자 ) 백분위 수 : 데이터를 백등분 한 것 사분위 수 : 데이터를 4등분 한 것 중위수 : 데이터의 정 가운데 순위에 해당하는 값.(관측치의 절반은 크거나 같고 나머지 절반은 작거나 같다.) 제 3사분위 수 (Q3) : 중앙값 기준으로 상위 50% 중의 중앙값, 전체 데이터 중 상위 25%에 해당하는 값 제 1사분위 수 (Q1) : 중앙값 기준으로 하위 50% 중의 중앙값, 전체 데이터 중 하위 25%에 해당하는 값 사분위 범위 수(IQR) : 데이터의 중간 50% (Q3 - Q1) 기본 라이브러리 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 한글처리 plt.rcParams['font.family'] =..

기본 라이브러리 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 한글처리 plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 1~100까지 랜덤 50개 숫자 데이터 생성 1) 기본 히스토그램 hist() kind='hist' 기본 구간 10 bins : 구간 변경 1000개 데이터 생성 2) 히스토그램 옵션 주기 alpha : 투명도 bins : 구간 stacked : 쌓기 orientation='horizontal' :옆으로 그리기 데이터 생성 3) 그룹별 히스토그램 카테고리가 구현 되어 있을 때 알아서 그려짐. plo..

기본 라이브러리 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 한글처리 plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 날짜 데이터 1000개 생성 1) 기본 막대 차트 2021-01-05 날짜로 차트 작성 kind='bar' : 종류를 지정 plot.bar() 2) 가로 축 선 생성 axhline (): 가로 축 음수가 있을 때 기준 = 0 옵션 : rot = 0 10개의 데이터 3) 누적 막대 stacked = True 4) 수평 막대 barh kind = 'barh' 5) 인덱스 설정 group, sector ..