[데이터시각화] 2. Seaborn

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• Seaborn

전북대학교 통계학과 최규빈 교수님 강의 정리내용입니다.

https://guebin.github.io/DV2023/

import

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from plotnine import *

import matplotlib
matplotlib.rcParams['figure.dpi'] = 120

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

Seaborn

import seaborn as sns

- 개념차이

• matplotlib: 벡터 친화적
• seaborn: 데이터프레임 친화적

- 데이터프레임 친화적인 시각화 툴이 왜 강력한가?

분석할 데이터가 tabula data 형식인 경우가 많다. matplotlib은 여전히 강력하지만, seaborn등 데이터프레임 친화적 패키지가 우수한 경우가 많다.

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/guebin/DV2023/main/posts/titanic.csv")
df.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	logFare
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	1.981001
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	4.266662
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	2.070022
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S	3.972177
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S	2.085672

sns.scatterplot(
    df,
    x='logFare',
    y='Age',
    hue='Sex',
    style='Survived',style_order=[1,0],
    alpha=0.8
)

sns.scatterplot(
    df,
    x='logFare',
    y='Age',
    hue='Sex',
    style='Survived',style_order=[1,0],
    alpha=0.8
)
fig = plt.gcf()
ax = plt.gca()
ax.set_title('Scatter Plot')
fig.add_axes([0.6,0.2,0.25,0.25])
ax_mini = plt.gca()
ax_mini.hist(df.Age)
ax_mini.hist(df.Age[df.Survived==1])
ax_mini.set_title('Histogram')
fig.suptitle('TITANIC')

Text(0.5, 0.98, 'TITANIC')

1. 간단한 시각화는 matplotlib이 유리.
2. 보통 matplotlib이 더 본질적인 이해를 도와준다. 즉 seaborn에 대한 아주 고급기능은 오히려 matplotlib에 대한 통찰이 있어야 가능하다.
3. plotly가 모든면에서 seaborn을 압도하는 추세.

• 2의 예시

sns.scatterplot(
    df,
    x='logFare',
    y='Age',
    hue='Sex',
    style='Survived',style_order=[1,0],
    alpha=0.8
)
fig = plt.gcf()
ax = plt.gca()
ax.set_title('Scatter Plot')
fig.add_axes([0.6,0.2,0.25,0.25])
ax_mini = plt.gca()
ax_mini.hist(df.Age)
ax_mini.hist(df.Age[df.Survived==1])
ax_mini.set_title('Histogram')
fig.suptitle('TITANIC')

Text(0.5, 0.98, 'TITANIC')

그림은 seaborn으로 그렸지만, 여기에 타이틀 등을 추가하고 싶을 때 matplotlib을 이용하여 수정.