영국 척척석사 유학생 일기장👩🏻‍🎓

두 개 이상의 변수를 나타내는 차트를 다룰 때 일반적으로 사용되는 시각화 기법중 하나인 면 분할(Faceting)에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고자료) 바이올린 플롯🔻 (데이터분석) seaborn으로 Violin plot(바이올린 플롯) 나타내기🔻(지난글) 지터형 산점도🔻 (데이터분석) seaborn의 투명도, 지터링으로 산점도 과다중첩 해결하기차트에 과도하게 많은 점이 존재하거나 주어진 숫자 변수가 불연속적일 경우, 주어진 그대로life-of-nomad.tistory.com 🔻(참고자료) 상자 그림🔻 (데이터분석) seaborn으로 상자 그림(box plot) 나타내기지난 글에서 숫자 데이터와 범주형 데이터 사이의 관계를 표현할 수 있는 바이올린 플롯에 대해 알아보았습니다.이번 글에서는 숫자..

단변량 막대 그래프 그리는 방법에 이어 병렬 막대 그래프 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(지난글) 단변량 막대그래프🔻 (데이터분석) 불연속 데이터에서의 히스토그램, 막대그래프 나타내기지난 글에 이어 이번에는 불연속 데이터의히스토그램, 막대그래프를 나타내는방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻막대그래프🔻 (데이터분석) seaborn과 matplotlib으로 막대그래프 작성하기1. Seabornlife-of-nomad.tistory.com 1. 병렬 막대 그래프병력 막대 그래프를 사용하면 두 개의 정성적 변수 간의 관계를 나타낼 수 있습니다. 하지만 이를 위해서는 두 번째 변수를 가공하여 y축을 따라 정량적 값으로 표시되게 해야 합니다.단변량 막대 그래프와 마찬가지로 그룹별 데이터 포인트의 개수를 나..

지난 글에서 숫자 데이터와 범주형 데이터 사이의 관계를 표현할 수 있는 바이올린 플롯에 대해 알아보았습니다.이번 글에서는 숫자 데이터와 범주형 데이터 사이의 관계를 나타내는 또 다른 방법인 상자 그림에 대해 알아보겠습니다 . 🔻(지난글)바이올린 플롯🔻 (데이터분석) seaborn으로 Violin plot(바이올린 플롯) 나타내기🔻(지난글) 지터형 산점도🔻 (데이터분석) seaborn의 투명도, 지터링으로 산점도 과다중첩 해결하기차트에 과도하게 많은 점이 존재하거나 주어진 숫자 변수가 불연속적일 경우, 주어진 그대로life-of-nomad.tistory.com 1. 상자 그림(box plot)상자 그림은 평균, 중앙값, 사분위수 같은 주요 요약 통계를 간결하게 나타냅니다.중앙선 : 중앙값상자의 위쪽..

🔻(지난글) 지터형 산점도🔻 (데이터분석) seaborn의 투명도, 지터링으로 산점도 과다중첩 해결하기차트에 과도하게 많은 점이 존재하거나 주어진 숫자 변수가 불연속적일 경우, 주어진 그대로 산점도를 그려서 정보를 확인하기 어려울 수 있습니다. 차트 상에서 너무 많은 데이터 포인트가 겹life-of-nomad.tistory.com 지난 글에서 지터형 산점도에 비해 알아보았습니다. 이번 글에서는 지터형 산점도에 비교하여 분포를 비교하기가 더 쉬운 바이올린 플롯에 대해 알아보겠습니다.아래 그림과 같이 뚜렷한 곡선로 표현하면 변수가 범주형이어서 비교하기가 더 쉽습니다.1. Violin plot (바이올린 플롯)바이올린 플롯은 정량적 변수와 정성적 변수 간의 관계를 나타낼 떄 보편적으로 사용됩니다.바이올린 ..

1. 히트맵히트맵은 일종의 이차원 히스토그램으로 산점도를 대체할 수 있는 차트입니다.두 숫자 변수의 값들이 두 개의 축을 기준으로 평면에 표시된다는 점에서 산점도와 유사합니다.한편, 데이터 포인트가 표시되는 영역은 격자 모양으로 분할되며, 각각의 격자 셀에는 그 안에 존재하는 점의 개수가 표시된다느 ㄴ점에서 히스토그램과 유사합니다.하지만, 히트맵에는 막대의 높이를 표현할 공간이 없으며 격자 셀의 색상을 통해 그 안에 존재하는 점의 개수를 나타냅니다.히트맵은 matplotlib의 hist2d() 함수를 사용해 작성할 수 있습니다.히트맵을 사용하는 경우는 아래의 두 가지입니다.1) 두 가지 불연속 변수를 나타내는 차트를 작성할 때2) 대량의 데이터 포인트가 존재할 때 투명도 대신 사용 2. 예시1) Matp..

차트에 과도하게 많은 점이 존재하거나 주어진 숫자 변수가 불연속적일 경우, 주어진 그대로 산점도를 그려서 정보를 확인하기 어려울 수 있습니다. 차트 상에서 너무 많은 데이터 포인트가 겹치면서 과다 중첩(Overplotting)되어 변수들 간의 관계를 파악하기 어려워지기 때문입니다. 지난 글에 이어 산점도에서 과다 중첩을 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.  🔻(지난 글) 산점도 그리기🔻 (데이터분석) 산점도(scatterplots) 개념 및 matplotlib, seaborn으로 그리기두 숫자 변수 사이에 존재하는 관계를 조사할 때 대표적으로 활용하는 차트는 산점도입니다.이번 글에서는 산점도와 matplotlib으로 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.  1. 산점도산점도에서life-of-nomad...

두 숫자 변수 사이에 존재하는 관계를 조사할 때 대표적으로 활용하는 차트는 산점도입니다.이번 글에서는 산점도와 matplotlib으로 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.  1. 산점도산점도에서 각 데이터 포인트는 하나의 점으로 표현되며, x축과 y축에서의 위치는 각각 서로 다른 변수에 따라 결정됩니다.산점도는 두 개의 정량적 변수 간에 존재하는 관계를 나타낼 때 사용합니다.이 때 두 변수는 각각 x축과 y축을 통해 표시됩니다.산점도를 작성하면 두 변수 사이에 존재하는 상관관계를 분명하게 확인할 수 있습니다. 2. 상관관계두 변수 사이에 존재하는 상관관계의 강도는 상관계수로 나타냅니다. 피어슨 상관관계 (Pearson correlation coefficient) : 선형적인 관계를 반영하며 그 값은 최소 ..

1. LEFT, RIGHTLEFT : 왼쪽에서부터 지정된 개수의 문자를 추출하는 함수RIGHT : 오른쪽에서부터 지정된 개수의 문자를 추출하는 함수하나의 열에 너무 많은 정보가 섞여있을때 사용됩니다.즉, 필요한 정보가 해당 열에서 왼쪽이나 오른쪽에 존재할 때 사용됩니다.첫번째 인수 : 분리할 열 그 자체 두번째 인수 : 해당 문자열로부터 추출하려는 문자의 개수 예시 : 학생들의 행동을 분석하기 위해 학생 ID와 급여 정보 추출하기student_information3839581, F, san francisco, 3.7, 1000002842940, M, chicago, 3.8, 1500002842940, F, new york city, 3.9, 2000002849201, M, boston, 3.5, 1250..

지난 글에서 설명한 축(axis)범위 변경에 이어 축의 척도(scale) 변환하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻seaborn, matplotlib 축 변환하기🔻 (데이터분석) seaborn, matplotlib으로 axis(축) 범위 변경지난 글에 이어 seaborn과 matplotlib에서axis(축) 범위를 변경하는 방법과 outlier(이상치)의 존재여부를 알아보겠습니다. 🔻seaborn, matplolib 히스토그램 작성법🔻 (데이터분석) seaborn과 matplotlib으로life-of-nomad.tistory.com 1. Scales and Transformations먼저, 필요한 라이브러리와 데이터세트를 불러옵니다.import numpy as npimport pandas as pd..

지난 글에 이어 seaborn과 matplotlib에서axis(축) 범위를 변경하는 방법과 outlier(이상치)의 존재여부를 알아보겠습니다. 🔻seaborn, matplolib 히스토그램 작성법🔻 (데이터분석) seaborn과 matplotlib으로 히스토그램 나타내기히스토그램은 숫자 변수의 분포를 나타낼 때 사용합니다. 막대 그래프를 정량적 변수에 적용한 것과 같습니다.하지만 하나의 막대로 각 고유 범주에 속하는 값의 개수를 나타내는 대신, 값을life-of-nomad.tistory.com1. Axis limits and Outliers먼저, 라이브러이와 데이터세트를 불러옵니다.import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pl..