1. Seaborn의 구조

1-1. 라이브러리와 데이터셋 호출

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

print('seaborn version : ', sns.__version__)

1.2 공통 parameter

countplot은 seaborn의 Categorical API에서 대표적인 시각화로 범주를 이산적으로 세서 막대 그래프로 그려주는 함수입니다.

기본적으로 다음과 같은 파라미터가 있습니다. 설명에서 말하는 df는 pandas의 DataFrame을 의미합니다.

• x
• y
• data
• hue
  • hue_order
• palette
• color
• saturate
• ax

이 중 x, y, hue 등은 기본적으로 df의 feature를 의미합니다. dict라면 key를 의미합니다.

sns.countplot(x='race/ethnicity',data=student,
              hue='gender', 
              order=sorted(student['race/ethnicity'].unique())
             )

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))

sns.countplot(x='race/ethnicity',data=student,
              hue='gender', 
              ax=axes[0]
             )

sns.countplot(x='gender',data=student,
              hue='race/ethnicity', 
              hue_order=sorted(student['race/ethnicity'].unique()), 
              ax=axes[1]
             )

plt.show()

matplotlib과 함께 사용할 때 가장 편리하다!

2. Categorical API