Seaborn은 데이터 시각화에 도움이 되는 라이브러리입니다. 맞춤형 테마와 고급 인터페이스가 함께 제공됩니다.
이전 플롯에서 전체 데이터 세트를 그래프에 플로팅했습니다. 막대 그래프의 도움으로 데이터 분포의 중심 경향을 이해할 수 있습니다.
barplot 함수는 범주형 변수와 연속형 변수 간의 관계를 설정합니다. 데이터는 막대의 길이가 특정 범주의 데이터 비율을 나타내는 직사각형 막대의 형태로 표시됩니다.
barplot의 특별한 경우는 두 번째 변수의 통계적 값을 계산하는 대신 데이터에 대한 모든 범주의 관찰 수를 보여주는 countplot입니다.
'타이타닉' 데이터 세트의 도움으로 카운트 플롯을 이해합시다 -
예시
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.countplot(x = "class", data = my_df, palette = "Blues");
plt.show() 출력
설명
- 필수 패키지를 가져옵니다.
- 입력 데이터는 Seaborn 라이브러리에서 로드된 '타이타닉'입니다.
- 이 데이터는 데이터 프레임에 저장됩니다.
- 'load_dataset' 함수는 홍채 데이터를 로드하는 데 사용됩니다.
- 이 데이터는 'countplot' 기능을 사용하여 시각화됩니다.
- 여기서 데이터 프레임은 매개변수로 제공됩니다.
- 또한 x 및 y 값이 지정됩니다.
- 이 데이터는 콘솔에 표시됩니다.