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Python 파이썬

파이썬 seaborn(1) - 숫자형 변수

seaborn


이전 포스팅에서 사용했던 데이터프레임 사용하여 실습

파이썬 matplotlib(1) - 숫자형 변수 (tistory.com)

 

파이썬 matplotlib(1) - 숫자형 변수

matplotlib - 라이브러리 # 라이브러리 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # warnings 무시 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 폰트설정 plt.rcParams['font.family'] = 'Ma

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- 선그래프 ( sns.lineplot() )

# 선그래프
sns.lineplot(x='측정날짜', y='PM25', data=df)
plt.xticks(rotation=50)
plt.show()

 

 

 

- 박스플롯 ( sns.boxplot() )

# PM25 박스플롯
sns.boxplot('PM25', data=df)
plt.grid()
plt.show()

 

 

- 히스토그램 ( sns.histplot() )

# PM25 히스토그램
sns.histplot(x= 'PM25', data = df, bins = 30)
plt.show()

# 히스토그램 bins 차이 확인
bin = [8,16,32,64]
plt.figure(figsize=(15,10))

for i, v in enumerate(bin) :
    plt.subplot(2,2,i+1)
    sns.histplot(x='PM25', bins = v, data= df)
    plt.title(f'bins = {v}')
plt.show()

=> bins는 구간을 나눠 줌. bins가 8이면 구간을 8개로 나누고, bins가 64면 구간을 64개로 나눠줌

 

 

- 밀도함수 그래프( sns.kdeplot() )

# 밀도함수 그래프
sns.kdeplot(x='PM25', data = df)

plt.show()

 

sns.histplot(df['PM25'], kde=True)
plt.show()

 

=> 데이터가 많지 않아 위 kdeplot()과는 다르게 나왔지만, 히스토그램과 kdeplot을 함께 그릴 수 있다.