Seaborn으로 선 그래프 그리기 – Python Pandas 완벽 가이드

Seaborn의 lineplot은 여러 의미론적(semantics) 그룹화 옵션을 지원하는 선 그래프(line plot)를 간편하게 그릴 수 있는 기능입니다. 이때 seaborn.lineplot() 함수를 사용합니다.

예시로, 크리켓 선수 정보가 담긴 CSV 파일(Cricketers.csv)을 데이터셋으로 활용해 보겠습니다.

1. 필요한 라이브러리 임포트

먼저 작업에 필요한 세 가지 라이브러리인 Seaborn, Pandas, Matplotlib을 임포트합니다.

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. CSV 파일에서 데이터 불러오기

Pandas의 read_csv() 함수를 사용하면 CSV 파일의 데이터를 손쉽게 DataFrame으로 로드할 수 있습니다.

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

3. 전체 코드 예제

다음은 선수의 나이(Age)와 키(Height) 데이터를 활용해 선 그래프를 그리는 전체 코드입니다.

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# CSV 파일에서 Pandas DataFrame으로 데이터 로드
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")
print("\nReading the CSV file...\n", dataFrame)

# x축: 나이
x = dataFrame['Age']

# y축: 키 (인치)
y = dataFrame['Height']

# 나이와 키 데이터로 선 그래프 그리기
sb.lineplot(x, y)
plt.ylabel("Height (inches)")
plt.show()

4. 실행 결과

위 코드를 실행하면 x축에 나이, y축에 키(인치)가 배치된 다음과 같은 선 그래프가 출력됩니다.