판다스와 시각화 라이브러리로 데이터 살펴보기

데이터를 분석할 때 숫자와 텍스트만으로는 이해하기 어려울 때가 많습니다. 이럴 때, 데이터 시각화는 데이터의 패턴, 트렌드, 이상치 등을 빠르게 파악하는 데 큰 도움을 줍니다.

 

 

• 1. 판다스 데이터프레임을 시각화하는 기본 방법
• 2. Matplotlib을 활용한 고급 데이터 시각화
• 3. Seaborn과 Pandas의 시각화 연동

 

1. 판다스 데이터프레임을 시각화하는 기본 방법

판다스는 데이터프레임을 시각화하는 여러 기본 함수를 제공합니다.
`plot` 메서드를 사용하여 간단한 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램 등 다양한 차트를 생성할 수 있습니다.
이를 통해 데이터의 분포나 경향을 빠르게 파악할 수 있습니다.
판다스의 시각화 기능은 Matplotlib 기반으로 동작하며, 간단한 시각화에 적합합니다.

 

2. Matplotlib을 활용한 고급 데이터 시각화

Matplotlib은 파이썬에서 강력한 데이터 시각화 라이브러리로 널리 사용됩니다.
판다스 데이터프레임과 연동하여 복잡한 시각화를 생성할 수 있습니다.
서브플롯, 다양한 차트 스타일, 주석 추가 등 고급 시각화 기능을 제공합니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 30, 40]})
df.plot(kind='bar', x='A', y='B')
plt.title('Bar chart of A vs B')
plt.show()

 

3. Seaborn과 Pandas의 시각화 연동

Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 한 시각화 라이브러리로, 보다 아름답고 복잡한 시각화를 생성하는 데 특화되어 있습니다.
판다스 데이터프레임과 연동하여 다양한 통계적 시각화를 쉽게 생성할 수 있습니다.
`boxplot`, `violinplot`, `pairplot` 등 다양한 시각화 함수를 제공합니다.

import seaborn as sns sns.boxplot(data=df, x='A', y='B')

plt.title('Boxplot of A vs B')

plt.show()

 

 

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