Python Pandas – Seaborn으로 범주형 변수별로 그룹화된 수직 막대 그래프 세트 그리기

Seaborn의 막대 그래프(Bar Plot)는 점 추정치(point estimate)와 신뢰 구간(confidence interval)을 직사각형 막대 형태로 시각화하는 데 사용됩니다. 이를 위해 seaborn.barplot() 메서드를 활용하며, 범주형 변수를 x축 또는 y축 좌표로 전달하면 해당 변수를 기준으로 그룹화된 수직 막대 그래프를 손쉽게 그릴 수 있습니다.

데이터셋 준비

이번 예제에서는 다음과 같은 CSV 파일 형태의 데이터셋을 사용합니다 — Cricketers2.csv

필요한 라이브러리 가져오기

먼저 필요한 라이브러리들을 임포트합니다.

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

CSV 파일에서 데이터 불러오기

Pandas의 read_csv()를 사용해 CSV 파일의 데이터를 DataFrame으로 불러옵니다.

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

범주형 변수로 그룹화된 수직 막대 그래프 그리기

barplot() 메서드에 x축에는 범주형 변수인 "Role"(역할)을, y축에는 수치형 변수인 "Matches"(경기 수)를 지정하여 그룹화된 수직 막대 그래프를 그립니다.

sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])

전체 예제 코드

다음은 전체 코드입니다.

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\\Cricketers2.csv")

# 범주형 변수로 그룹화된 수직 막대 그래프 그리기
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])

# 그래프 출력
plt.show()

실행 결과

위 코드를 실행하면 각 역할(Role)별 평균 경기 수와 신뢰 구간이 막대 형태로 표시된 다음과 같은 그래프가 생성됩니다.