Seaborn의 상자 그림(Box Plot)은 카테고리(범주형 변수)에 따른 데이터 분포를 한눈에 보여주는 강력한 시각화 도구입니다. 수직 방향의 상자 그림을 그리려면 seaborn.boxplot() 함수를 사용하면 됩니다.
이번 튜토리얼에서는 크리켓 선수 정보가 담긴 CSV 파일(Cricketers.csv)을 예제 데이터셋으로 사용합니다.
1단계: 필수 라이브러리 가져오기
먼저 시각화와 데이터 처리에 필요한 라이브러리들을 임포트합니다.
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
2단계: CSV 파일에서 데이터 불러오기
Pandas의 read_csv() 함수를 사용해 CSV 파일의 데이터를 DataFrame으로 읽어옵니다.
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")3단계: 수직 상자 그림 그리기
x축에는 범주형 변수인 'Academy'(소속 아카데미)를, y축에는 수치형 변수인 'Age'(나이)를 지정하여 수직 상자 그림을 그립니다. 이렇게 하면 아카데미별 선수 나이 분포를 쉽게 비교할 수 있습니다.
sb.boxplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame)
전체 코드
지금까지의 과정을 모두 합친 완성된 코드는 다음과 같습니다.
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# CSV 파일에서 데이터를 Pandas DataFrame으로 불러오기
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
# Academy(범주형)와 Age(수치형)로 수직 상자 그림 그리기
sb.boxplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame)
# 그래프 화면에 표시
plt.show()
실행 결과
위 코드를 실행하면 아카데미별 나이 분포를 보여주는 수직 상자 그림이 출력됩니다. 각 박스는 해당 아카데미 선수들의 사분위수 범위를 나타내며, 중앙값과 이상치도 함께 확인할 수 있습니다.
