시각화

데이터의 분포를 확인하고 싶을 때 가장 많이 사용하는 시각화 방법 중 하나가 상자 수염 그림(box plot)이다. 파이썬 라이브러리 seaborn을 활용하여 상자 수염 그림 그리는 방법을 정리했다.

데이터로 차트를 그릴 때 막대 그래프만으로는 한계가 있다. 분포가 안 보이기 때문이다. 그래서 본 포스팅에서는 파이썬 라이브러리 seaborn으로 데이터의 분포를 확인하는 커널 밀도 추정(KDE: Kernel Density Estimator) 플롯을 그려본다.

파이썬 시각화 라이브러리 seaborn은 matplotlib의 확장판이라 볼 수 있다. seaborn을 활용하여 DataFrames에서 바로 손쉽게 barplot 그리는 방법을 정리했다.

파이썬 시각화 라이브러리 matplotlib으로 히스토그램 그리는 방법을 정리했다.

파이썬 시각화 라이브러리 matplotlib으로 파이 차트 그리는 방법을 정리했다.

파이썬 시각화 라이브러리 matplotlib으로 막대 차트 그리는 방법을 정리했다.