Coding Diary.

이변량 데이터의 관계를 탐색할 때는 다양한 조합의 이변량 데이터를 살펴볼 수 있습니다. 이때, 서로 다른 조합을 하나씩 살펴볼 수 도 있지만 다변량 차트가 아니라도 다양한 이변량 데이터의 조합을 동시에 살펴 볼 수 있는 기법인 차트 행렬 입니다. 이번 글에서는 차트 행렬에 대해 알아보겠습니다. 1. 차트 행렬 : 차트를 성분으로 갖는 행렬각 subplot이 데이터의 부분 집합에 기반하는 면 분할(Faceting) 차트와는 달리 차트 행렬의 각 subplot은 전체 데이터에 기반 하지만 각 축에 두 개의 서로 다른 변수를 나타냅니다. 각 행과 열은 하나의 변수에 대응합니다. 차트 행렬을 보면 두 변수 사이에 존재하는 관계를 한눈에 확인할 수 있습니다. 이때 각 subplot의 크기는 작은 편이므로 차트 ..

이번 글에서는 이변량 차트의 응용 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 차급과 변속기 종류에 따른 다변량 연비 차트먼저 필요한 라이브러리를 불러오고 연비 데이터 세트를 가져오고 변속기 종류를 추출하겠습니다.import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdf = pd.read_csv('../data/fuel-econ/csv')df['trans_type'] = df['trans'].apply(lambda x:x.split()[0])seaborn 차트에 색상을 추가할 때는 매개변수 hue를 추가하면 됩니다. sns.pointplot(data=df, x='VClass', y='comb', hue='tr..

지난 글에서 이변량 변수를 나타낼 때 자주 쓰이는 산점도에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 세개 이상의 변수를 나타낼 때 쓰는 방법에 대해 알아보겠습니다.  🔻(참고)산점도(scatterplot)🔻 (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.tistory.com 1. 세 개의 변수세 개의 변수를 차트에 나타내는 경우는 크게 네 가지가 존재합니다.세 개의 숫자 변수두 개의 숫자 변수와 한 개의 범주형 변수한 개의 숫자 변수와 두 ..

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 ..

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 ..

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..