시각화에 특화된 파이썬 라이브러리, Seaborn

데이터 시각화는 데이터를 직관적으로 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 단순한 숫자보다는 그래프를 활용하면 데이터의 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다.

Seaborn(시본)은 데이터 시각화에 특화된 파이썬 라이브러리로, Matplotlib을 기반으로 보다 직관적이고 세련된 그래프를 쉽게 생성할 수 있도록 도와줍니다.

Seaborn을 활용하면 막대 그래프(Bar plot), 분포 그래프(Dist plot), 상자 그림(Box plot) 등 다양한 형태의 시각화를 간단한 코드로 구현할 수 있습니다.

Seaborn은 다음 명령어로 설치할 수 있습니다.

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pip install seaborn

실습 환경에서는 위 명령어 대신, await piplite.install('seaborn')로 실습에 최적화된 방식으로 설치를 진행합니다.

Seaborn은 데이터 시각화를 간편하게 할 수 있도록 여러 기능을 제공합니다.

• 데이터프레임 기반 시각화: Pandas의 DataFrame과 자연스럽게 연동됩니다.

• 세련된 기본 스타일: 별도의 스타일 설정 없이 보기 좋은 그래프를 생성할 수 있습니다.

• 다양한 고급 그래프 제공: heatmap, violin plot, pairplot 등 고급 시각화 기능이 포함되어 있습니다.

• 통계적 분석 기능 내장: 데이터의 분포와 관계를 분석하는 kdeplot, histplot 등의 기능을 사용할 수 있습니다.

Seaborn을 사용하려면 먼저 라이브러리를 불러와야 합니다.

아래 코드는 Seaborn을 불러오고, 그래프를 그리기 위한 기본 설정을 하는 예시입니다.

파이썬 import 문을 사용하여 Seaborn 라이브러리를 불러옵니다.

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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 스타일 설정
sns.set_theme()

아래 예제에서는 Seaborn에 내장된 펭귄(Penguins) 데이터셋을 이용해 시각화를 수행합니다.

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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 샘플 데이터 불러오기
penguins = sns.load_dataset("penguins")

# 펭귄 종(species)별 개수 막대 그래프
sns.countplot(x="species", data=penguins)

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드를 실행하면 species(펭귄의 종)에 따른 개수를 보여주는 막대 그래프가 생성됩니다.

Seaborn의 scatterplot을 사용하면 두 변수 간의 관계를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

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sns.scatterplot(x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species", data=penguins)

# 그래프 출력
plt.show()

이 코드는 penguins 데이터셋에서 부리 길이(bill_length_mm)와 부리 깊이(bill_depth_mm) 간의 관계를 펭귄의 종(species)에 따라 색상으로 구분하여 표시합니다.

Seaborn을 활용하면 복잡한 데이터도 간단한 코드로 효과적으로 시각화할 수 있습니다.

데이터를 분석하기 전에 Seaborn으로 먼저 패턴을 확인하는 습관을 가지면 데이터 분석이 훨씬 직관적이고 효율적으로 진행될 것입니다.