or
이 연습은 강의의 일부입니다
Seaborn은 무엇이며, 언제 사용하면 좋을까요? 이 장에서 알아봅니다! 또한 리스트와 pandas DataFrame 모두를 사용해 산점도와 카운트 플롯을 만드는 법을 배워요. 그리고 Seaborn의 큰 장점 중 하나인 색상으로 하위 그룹을 표현해 플롯에 세 번째 변수를 손쉽게 추가하는 방법도 소개합니다.
이 장에서는 두 개의 연속형 변수 사이의 관계를 시각화하는 플롯을 만들고 커스터마이즈합니다. 이를 위해 산점도와 선 그래프를 사용해 하루 동안 도시의 대기오염 수준이 어떻게 변하는지, 자동차에서 마력이 연비와 어떤 관련이 있는지 탐색해요. 또한 한 그림 안에 서브플롯을 쉽게 만드는 Seaborn의 또 다른 큰 장점도 살펴봅니다!
범주형 변수는 거의 모든 데이터셋에 존재하며, 특히 설문 데이터에서 두드러집니다. 이 장에서는 상자 그림, 막대 그래프, 카운트 플롯, 포인트 플롯 등 범주형 플롯을 만들고 커스터마이즈하는 방법을 배워요. 그 과정에서 청소년의 관심사, 학생들의 학습 습관, 성인 남성의 남성성 인식에 관한 설문 데이터를 함께 탐색합니다.
현재 연습
마지막 장에서는 모든 데이터 시각화에서 가장 중요한 요소 중 하나인 의미 있는 플롯 제목과 축 레이블을 추가하는 방법을 배웁니다! 또한 핵심 메시지를 더 빠르게 전달할 수 있도록 시각화의 스타일을 커스터마이즈하는 법도 익혀요. 이어서 지금까지 배운 내용을 종합해 강의의 마지막 연습 문제를 풀어 봅니다!