Python Pandas - Seaborn을 활용해 두 개의 범주형 변수로 중첩 그룹화된 수직 막대 그래프 그리기

Seaborn의 막대 그래프(Bar Plot)는 데이터의 점 추정치와 신뢰 구간을 직사각형 막대 형태로 시각화하는 데 사용됩니다. 이때 seaborn.barplot() 함수가 활용되며, x, y 또는 hue 매개변수에 범주형 변수를 전달하면 해당 변수별로 그룹화된 수직 막대 그래프를 손쉽게 그릴 수 있습니다.

이 글에서는 두 개의 범주형 변수로 그룹화된 수직 막대 그래프를 그리는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.

1. 필요한 라이브러리 가져오기

먼저 Seaborn, Pandas, Matplotlib 라이브러리를 임포트합니다.

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

2. CSV 파일에서 데이터 불러오기

Pandas의 read_csv() 메서드를 사용하여 CSV 파일(Cricketers2.csv)의 데이터를 DataFrame으로 불러옵니다.

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

3. 두 개의 범주형 변수로 그룹화하여 수직 막대 그래프 그리기

x축에는 'Role'(역할), y축에는 'Matches'(경기 수)를 지정하고, hue 매개변수에 'Academy'를 설정하여 두 번째 범주형 변수에 따라 막대가 중첩 그룹화되도록 합니다.

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

전체 예제 코드

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")

# 두 개의 범주형 변수로 그룹화된 수직 막대 그래프 그리기
# hue 매개변수도 함께 설정
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], hue = "Academy", data= dataFrame)

# 그래프 출력
plt.show()

실행 결과

위 코드를 실행하면 'Role'과 'Academy'라는 두 개의 범주형 변수로 그룹화된 수직 막대 그래프가 화면에 표시됩니다. 각 역할(Role)별 평균 경기 수가 막대로 표현되고, 소속 아카데미(Academy)에 따라 다른 색상으로 구분되어 나타나므로 두 범주 간의 관계를 한눈에 비교할 수 있습니다.