1 개요

Matplotlib을 기반으로 통계용 차트를 위해 만들어진 라이브러리.

2 사용

2.1 그래프 그리기

의도 설명 방법

산점도

두 변수 간 관계성을 살필 때 사용.

옵션
옵션	설명
hue='열이름'	두 변수 외에 다른 변수를 지정. 새로이 지정한 변수값에 따라 다른 색을 입힌다.

import seaborn as sns

sns.scatterplot(data = df, x='열', y='열2')

선그래프

시계열이나 변수에 따라 연속적으로 변하는 그래프를 그릴 때.

옵션
옵션	설명
hue='열이름'	두 변수 외에 다른 변수를 지정. 새로이 지정한 변수값에 따라 다른 색을 입힌다. 막대그래프를 한단계 더 나눌 수 있다.(값이 너무 많아지면 그래프 해석에 무리가 생길 수 있다.)

df = df.to_datetime(df['시계열'])  # 보통 시계열 그래프를 그릴 땐 시간데이터가 너무 길어 x축을 읽을 수가 없다.
sns.lineplot(data = df, x='시계열', y='열2')

박스그림

x축에 따라 y가 어떻게 분포되어 있는지 보기 위해.

sns.boxplot(data=df, x='분류?', y='값')

막대그래프

막대그래프의 경우, 개개의 데이터를 보여주는 게 아니기 때문에 통계를 낸 후에 그린다.

보통 agg()를 통해 mean이나 count를 사용한다.

(count를 사용하는 경우엔 그냥 sns.countplot을 사용하는 게 빠르다.)

df = df_origin.groupby('x축에 둘 열이름', as_index=False)  # 분류할 때 해당 열이 인덱스가 되지 않게끔.
# 보통은 분류 후에 평균값이나 최댓값 등을 계산하여 통계화 한 후에 그래프를 만든다.
df = df.agg(새로운열이름 = ('계산할열', 'mean'))  # 새로운열이름은 따옴표로 감싸지 않음에 유의, mean 등 다양한 방식이 가능하다.
df = df.sort_values('새로운열이름', ascending = True)  # 보통은 정렬하여 그래프를 그린다.
sns.barplot(data = df, x='x축에 둘 열이름', y='새로운열이름')

이외

2.2 그래프 상세 설정

의도

설명

방법

그래프 범위 설정

plot = sns.scatterplot(data = df, x='열', y='열2')  # 여기에 그냥 닷문법으로 이어서 지정할 수도 있음.
plot.set(xlim=(시작,끝))  # x축의 시작점과 끝점을 지정한다.
plot.set(ylim=(시작,끝))  # y축의 시작점과 끝점을 지정한다.
plot.set(xlim=(시작,끝), ylim=(시작,끝))  # 필요한 속성은 추가해 넣으면 된다.

3 문제사항

3.1 한글 내용이 안뜨는 경우

한글이 안뜨는 원인은 보통 해당 폰트가 한글을 지원하지 않기 때문이다.

의도	설명	방법
폰트 목록 얻기	사용할 수 있는 폰트의 목록을 얻는다.	import matplotlib.font_manager as fm font_list = [font.name for font in fm.fontManager.ttflist]
폰트 지정	위 리스트에서 얻은 폰트를 지정한다.	plt.rc('font', family='Gulim')

Seaborn

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