관계형 플롯과 서브플롯 소개

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이 연습은 강의의 일부입니다

Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화

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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.

Exercise 1: Seaborn 소개 Exercise 2: 리스트로 산점도 만들기 Exercise 3: 리스트로 count plot 만들기 Exercise 4: Seaborn과 함께 pandas 사용하기 Exercise 5: "Tidy" 데이터 vs. "untidy" 데이터 Exercise 6: DataFrame으로 count plot 만들기 Exercise 7: hue로 세 번째 변수를 추가하기 Exercise 8: hue와 산점도 Exercise 9: hue와 카운트 플롯

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!

Exercise 1: 관계형 플롯과 서브플롯 소개

현재 연습

Exercise 2: col과 row로 서브플롯 만들기 Exercise 3: 두 가지 요인으로 서브플롯 만들기 Exercise 4: 산점도 사용자 지정하기 Exercise 5: 산점도 포인트 크기 변경하기 Exercise 6: 산점도 점의 스타일 바꾸기 Exercise 7: 라인 플롯 소개 Exercise 8: 선형 그래프 해석하기 Exercise 9: 선 그래프로 표준편차 시각화하기 Exercise 10: 라인 플롯에서 하위 그룹 그리기

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.

Exercise 1: 카운트 플롯과 막대 플롯 Exercise 2: Count plot Exercise 3: 백분율이 있는 막대 그래프 Exercise 4: 막대 그래프 사용자 지정 Exercise 5: 상자 그림 Exercise 6: 박스 플롯 만들기와 해석하기 Exercise 7: 이상치 생략하기 Exercise 8: 수염 길이 조정하기 Exercise 9: 포인트 플롯 Exercise 10: 포인트 플롯 커스터마이징 Exercise 11: 하위 그룹이 있는 포인트 플롯

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!

Exercise 1: 플롯 스타일과 색상 변경하기 Exercise 2: 스타일과 팔레트 변경 Exercise 3: 스케일 변경하기 Exercise 4: 사용자 지정 팔레트 사용하기 Exercise 5: 제목과 레이블 추가: Part 1 Exercise 6: FacetGrid vs. AxesSubplot Exercise 7: FacetGrid 객체에 제목 추가하기 Exercise 8: 제목과 레이블 추가하기: 2부 Exercise 9: 제목과 축 레이블 추가하기 Exercise 10: x 눈금 레이블 회전하기 Exercise 11: 모두 합쳐서 마무리하기 Exercise 12: 하위 그룹이 있는 상자 그림 Exercise 13: 하위 그룹과 서브플롯이 있는 막대그래프 Exercise 14: 잘하셨어요! 다음은 무엇일까요?