Seaborn으로 전체 데이터 세트를 한 번에 시각화하는 선 그래프 그리기 – Python Pandas

Seaborn의 라인플롯(lineplot)은 여러 가지 의미적 그룹화(semantic grouping)를 적용할 수 있는 선 그래프를 손쉽게 그릴 수 있도록 도와주는 기능입니다. 이를 위해 seaborn.lineplot() 함수가 사용됩니다.

특히 데이터 세트 전체를 한 번에 시각화하고 싶다면 방법이 아주 간단합니다. x축과 y축에 해당하는 값을 일일이 지정할 필요 없이, lineplot() 함수에 완전한 데이터 세트(DataFrame)만 그대로 전달하면 됩니다.

예를 들어, 다음과 같은 내용의 CSV 파일(Cricketers2.csv)이 있다고 가정해 보겠습니다.

1. 필요한 라이브러리 임포트

먼저 필요한 라이브러리들을 가져옵니다.

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

2. CSV 파일에서 데이터 불러오기

CSV 파일의 데이터를 Pandas DataFrame으로 불러옵니다.

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

3. 전체 데이터 세트로 라인플롯 그리기

x, y 값을 별도로 지정하지 않고 데이터 세트 전체를 함수에 전달합니다.

sb.lineplot(data=dataFrame)

전체 예제 코드

위 과정을 모두 합친 전체 코드는 다음과 같습니다.

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

# CSV 파일에서 Pandas DataFrame으로 데이터 불러오기
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")
print("\nCSV 파일을 읽는 중...\n", dataFrame)

# 전체 데이터 세트로 라인플롯 그리기
sb.lineplot(data=dataFrame)

plt.show()

실행 결과

위 코드를 실행하면 각 수치형 열(column)별 값의 변화를 한 화면에서 비교할 수 있는 선 그래프가 출력됩니다. 이처럼 lineplot(data=dataFrame) 형태로 사용하면 복잡한 설정 없이도 데이터 세트의 전체적인 추세를 빠르게 파악할 수 있다는 장점이 있습니다.