러그 플롯과 KDE 음영
이제 displot()의 몇 가지 함수 인수를 이해하셨으니, 출력물을 더 세밀하게 다듬어 보겠습니다. 시각화를 만든 뒤 점진적으로 업데이트하는 과정은 데이터를 여러 관점에서 살펴보는 데 유용하고 흔히 쓰이는 접근법입니다.
Seaborn은 이 과정을 매우 간단하게 만들어 줍니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화
연습 안내
df의Award_Amount열로displot을 만드세요.kind와fill매개변수를 사용해 음영이 채워진 KDE 플롯이 보이도록 설정하세요.rug매개변수를 사용해 x축 위에 러그 플롯을 추가하세요.- 플롯을 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a displot of the Award Amount
sns.displot(df['____'],
kind='____',
rug=____,
fill=____)
# Plot the results
plt.____()