서윤로그

0️⃣  패키지 & 데이터프레임 불러오기예시가 될 데이터셋은 Kaggle에서 가져온 Flight Price Prediction 입니다.좌석(class) 이코노미석인 데이터셋만 걸러서, 비행까지 남은일수(days_left)와 가격(price)간의 관계를 알아보니상관계수 약 -0.56로 상당한 음의 상관관계를 보여주고 있네요.산점도와 회귀선까지 시각화해서 두 칼럼간의 관계를 좀더 분석해보겠습니다.# 패키지 불러오기import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 데이터셋 불러오기df = pd.read_csv('./Clean_Dataset.csv', encoding='cp949')# 좌석(class..

✅ 히트맵 (heatmap)히트맵 (Heatmap)seaborn 메소드 • 데이터를 카테고리(범주)별로 나눠서 색상으로 표현한 행렬• 여러 카테고리 값의 변화를 한눈에 살펴보기 좋은 시각화 도구임sns.heatmap()0️⃣  패키지 & 데이터프레임 불러오기예시가 될 데이터셋은 Kaggle에서 가져온 Flight Price Prediction 입니다.# 패키지 불러오기import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 데이터셋 불러오기df = pd.read_csv('./Clean_Dataset.csv', encoding='cp949')df = df.drop([df.columns[0]], axis..

✅ 산점도 (Scatter plot)산점도 (Scatter plot)matplotlib 메소드seaborn 메소드 •연속형 변수 2개 사이의 관계를 점으로 찍어서 표현하는 그래프•산점도의 형태를 보고 상관관계를 가늠할 수 있•산점도의 점 하나하나는 관측값을 나타냄plt.scatter()sns.scatterplot()0️⃣  패키지 & 데이터프레임 불러오기예시가 될 데이터셋은 Kaggle에서 가져온 Flight Price Prediction 입니다.비행시간(duration)과 비행편 가격(price)간의 관계를 산점도로 찍어서 알아보려고 합니다.# 패키지 불러오기import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seabor..

✅ 박스플롯 (Box plot)박스플롯 (Box plot)matplotlib 메소드seaborn 메소드 •중앙값을 포함한 사분위수를 시각화하는 통계분석 도구•박스플롯으로 볼 수 있는 통계량   - 제1사분위수(25%), 중앙값(50%), 제3사분위수(75%)   - IQR (InterQuartile Range) = 제3사분위수 - 제1사분위수   - 최솟값 = 제1사분위수 - 1.5*IQR 보다 큰 값들 중 최솟값   - 최댓값 = 제3사분위수 + 1.5*IQR 보다 작은 값들 중 최댓값   - 이상치 = 위 최댓값과 최솟값을 넘어가는 값들plt.boxplot()sns.boxplot()0️⃣  패키지 & 데이터프레임 불러오기예시가 될 데이터셋은 Kaggle에서 가져온 Flight Price Predict..

✅ 히스토그램히스토그램 (Histogram)matplotlib 메소드seaborn 메소드 •데이터의 빈도수 및 분포를 알아보기 위해 작성하는 그래프•카테고리별 개수를 막대로 나타내는 막대그래프와 달리,     정해진 구간별 빈도수를 막대로 나타내어 분포를 볼 수 있는 통계분석 도구임plt.hist()sns.histplot()0️⃣  패키지 & 데이터프레임 불러오기예시가 될 데이터셋은 Kaggle에서 가져온 Flight Price Prediction 입니다.# 패키지 불러오기import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 데이터셋 불러오기df = pd.read_csv('./Clean_Datas..

matplotlib (plt) 컬러이름 모음, 쓸 수 있는 컬러이름 출력해보기# mcolors 모듈 불러오기import matplotlib.colors as mcolors# 기본컬러 이름 및 RGB출력 (8가지)mcolors.BASE_COLORS# Tableau컬러 이름 및 컬러코드 출력 (10가지)mcolors.TABLEAU_COLORS# CSS컬러 이름 및 컬러코드출력 (148가지)mcolors.cnames# 혹은 mcolors.CSS4_COLORS# XKCD컬러 이름 및 컬러코드 출력 (949가지)mcolors.XKCD_COLORS mcolors 모듈을 가져오고, 위 코드를 실행하면 아래와 같이 이름 및 컬러코드가 출력됩니다.  아래는 matplotlib 공식 문서에서 가져온 컬러 일람표입니다.(h..

✅ 파이차트 (원형그래프)파이차트, 원형그래프 (Pie Chart)matplotlib 메소드 •전체(100%) 대비 각 범주의 비율(%)을 한눈에 파악하기 쉬움•전체 대비 각 부분부분의 비율을 비교하기 좋음plt.pie()0️⃣  패키지 & 데이터프레임 불러오기예시가 될 데이터셋은 Kaggle에서 가져온 Flight Price Prediction 입니다. departure_time(출발시간)별로 비행편 비율이 어떻게 다른지 알고 싶은데요, value_counts 메소드로 출발시간별로 카운트한 다음, 한눈에 파악할 수 있도록 파이차트를 그려보겠습니다.# 패키지 불러오기import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport sea..

✅ plt 패키지에서 기본제공하는 컬러맵 확인하기plt.colormaps로 모든 컬러맵 이름을 확인할 수 있고, 실제 색상은 plt.cm으로 출력해볼 수 있습니다.# 패키지 불러오기import matplotlib.pyplot as plt# 컬러맵 전부 출력list(plt.colormaps)# 컬러맵 하나 골라서 색상 확인plt.cm.Set2