Seaborn의 막대 그래프(Bar Plot)는 점 추정치와 신뢰 구간을 사각형 막대 형태로 시각화하는 데 사용됩니다. 이를 위해 seaborn.barplot() 함수를 활용하며, facecolor, linewidth, edgecolor 매개변수를 조합하면 막대의 색상, 테두리 두께, 테두리 색을 자유롭게 꾸밀 수 있습니다.
사용할 데이터셋
이번 예제에서는 CSV 파일 형태의 데이터셋인 Cricketers2.csv를 사용합니다. 크리켓 선수들의 역할(Role)과 경기 수(Matches) 정보가 담겨 있습니다.
1단계: 필요한 라이브러리 임포트
먼저 시각화와 데이터 처리에 필요한 라이브러리들을 불러옵니다.
import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
2단계: CSV 파일에서 데이터 불러오기
pd.read_csv()를 사용해 CSV 파일의 데이터를 Pandas DataFrame으로 읽어옵니다.
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")3단계: 막대 스타일 디자인하기
x축에는 Role(역할) 열을, y축에는 Matches(경기 수) 열을 지정합니다. 여기서 facecolor=(1, 1, 0, 0)으로 막대 내부를 투명하게 만들고, linewidth=4로 테두리를 굵게, edgecolor에 dark 팔레트 색상을 적용해 윤곽선만 보이는 스타일을 연출합니다.
sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], facecolor=(1, 1, 0, 0), linewidth=4, edgecolor=sb.color_palette("dark", 2))전체 예제 코드
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# CSV 파일에서 데이터를 읽어 Pandas DataFrame으로 불러오기
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")
# Role 열과 Matches 열을 사용해 막대 그래프 그리기
# facecolor, linewidth, edgecolor로 막대 스타일 지정
sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], facecolor=(1, 1, 0, 0), linewidth=4, edgecolor=sb.color_palette("dark", 2))
# 그래프 화면에 표시
plt.show()실행 결과
위 코드를 실행하면 막대 내부는 투명하고 굵은 테두리만 존재하는 스타일의 막대 그래프가 출력됩니다. 역할(Role)별 평균 경기 수와 신뢰 구간이 한눈에 들어옵니다.
