반응형 seaborn3 Python 시각화 라이브러리(Seaborn) Python에는 시각적 개체를 만드는 여러 가지 방법이 있지만 그래프로 데이터를 탐색하는 가장 간단하고 효과적인 라이브러리는 Seaborn이라고 할 수 있습니다. 데이터 유형과 분석하려는 대상에 따라 생성할 수 있는 그래프의 "category"가 있습니다. 회귀 및 선형 - regplot, lineplot, lmplot 분포 - distplot , histplot 범주형 - 막대 그림, 상자 그림, 바이올린 그림, 산점도, 개수 그림 행렬 - 열 도표, 클러스터 도표 각 섹션에서 몇 개의 그래프를 선택하고 2개의 데이터 세트에서 흥미로운 인사이트를 발견할 수 있을지 살펴보겠습니다. titanic - 생존에 초점을 맞춘 타이타닉의 승객 정보 tips - 팁 금액에 중점을 둔 레스토랑의 고객 정보 seabo.. 2022. 8. 8. (EDA)파이썬을 이용한 탐색적 데이터 분석 프로젝트 Kaggle의 Google Play 스토어 데이터 세트에서 EDA 수행 탐색적 데이터 분석(EDA): EDA(Exploratory data analysis)는 모든 데이터 분석에서 중요한 단계입니다. EDA는 데이터 세트에 대한 이해를 바탕으로 패턴 및 이상치(outlier)를 발견하고, 가설을 세우기 위해 데이터 세트를 탐색하는 프로세스입니다. EDA는 데이터 세트의 수치 데이터에 대한 요약 통계를 생성하고, 데이터를 더 잘 이해하기 위해 다양한 그래픽 표현을 생성하는 것을 포함합니다. 이번 포스팅에서는 Python을 이용해서 예제 데이터 세트를 가지고 EDA의 과정을 처음부터 끝까지 수행해 보겠습니다. 사용하고자 하는 Python library는 Pandas, Numpy, matplotlib, sea.. 2022. 7. 22. Seaborn 라이브러리를 활용한 시각화 Best 8 데이터를 분석하려면 먼저 데이터를 이해해야 합니다. 데이터 시각화는 데이터를 이해하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. Python의 Matplotlib 및 Seaborn은 일반적으로 데이터를 시각화하는 데 사용하는 라이브러리입니다. Matplotlib 라이브러리를 활용한 기초적인 데이터 시각화 방법은 아래 포스팅 글을 참고하세요. matplotlib 산점도 그리기 이번 포스팅에서는 Matplotlib 라이브러리를 활용해서 산점도(scatterplot)를 그려 볼게요. 앞선 포스팅에서와 마찬가지로 기본적인 환경 세팅을 하겠습니다. ① matplotlib 라이브러리 사용 정의 ② 그 zzinnam.tistory.com matplotlib 파이 차트 그리기 Matplotlib 라이브러리는 파이썬에서 그래프를 .. 2022. 5. 28. 이전 1 다음 반응형
