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seaborn의 scatterplot을 이용해서 그래프를 그려보겠습니다.
라이브러리 import 및 데이터를 load합니다. seaborn내의 tips 데이터를 load했습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head()
기본 scatter chart를 그리는 방식은 data지정 x축 데이터 선택, y축 데이터 선택이 되겠습니다.
sns.scatterplot(data='data지정', x='x축 데이터', y='y축 데이터)
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip")
x축 total_bill과 y축 tip으로 scatter chart가 그려졌습니다.
총 지불한 금액(total_bill), tip이 우상향 되어 있는 것을 보니 두 데이터는 상관이 있는 것 처럼 보입니다.
다음에는 lunch, dinner별로 색깔로 구분해서 확인해보겠습니다.
색깔 기준은 hue='기준'을 parameter로 넣어주시면 됩니다.
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time")
lunch, dinner 모두 데이터 분포가 비슷합니다.
이번에는 색깔 + style로 구분해 볼까요
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time", style="time")
모양이 바뀐것을 알수 있습니다.
hue의 기준과 style의 기준을 다르게 가져가면 어떻게 될까요.
hue='day', style='time'으로 확인해 보겠습니다.
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="day", style="time")
색깔은 요일로, 모양은 lunch/dinner로 나뉘었습니다.
색깔기준을 size로 크기기준도 size 지정해보겠습니다.
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="size", size="size")
size기준으로 크기가 다르게 나타나는것을 알수 있습니다.
마지막으로 크기의 범위를 지정하면 크기가 달라지는 것을 알수 있습니다.
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="size", size="size", sizes=(20, 200))
이상으로 seaborn의 scatterplot을 이용해서 그래프를 그려봤습니다.
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