1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Python으로 하는 탐색적 데이터 분석
Connected

연습 문제

KDE 플롯으로 살펴보기

Kernel Density Estimate(KDE) 플롯은 여러 분포를 하나의 시각화에 함께 보여주고 싶을 때 히스토그램의 훌륭한 대안이에요.

배우자 관계에서 결혼 기간과 자녀 수의 관계에 관심이 있다고 가정해 볼게요. num_kids 열의 값 범위가 1에서 5 사이로 제한되어 있으므로, 각 값에 대한 KDE를 같은 플롯에 그릴 수 있어요.

divorce DataFrame은 이미 로드되어 있어요. pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로, Seaborn은 sns로 로드되어 있어요. 참고로 divorce의 num_kids 열은 자녀가 없는 부부의 경우 N/A만 기록되므로, 최소 한 명의 자녀가 있는 이혼 부부의 분포만 살펴보게 됩니다.

지침 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • x축에는 marriage_duration을 두고, num_kids로 표시되는 자녀 수별로 다른 색의 선이 나타나도록 KDE 플롯을 만드세요.