엔스콤 사인방(Anscombe’s quartet)
- 동일한 기술통계량을 가지고 있지만 매우 다른 분포를 가지고 있는 4개의 데이터셋
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import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Window의 경우 그래프의 한글 환경설정
# from matplotlib import font_manager, rc
# font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
# rc('font', family=font_name)
# Mac의 경우 그래프의 한글 환경설정
matplotlib.rc('font', family='AppleGothic')
anscombe = sns.load_dataset("anscombe")
anscombe.shape
anscombe.head()
anscombe.dataset.value_counts()
anscombe.groupby('dataset').mean() # 평균값
anscombe.groupby('dataset').std() # 표준편차
anscombe.groupby('dataset').corr() # 상관계수
ans1 = anscombe[anscombe.dataset =='I']
ans2 = anscombe[anscombe.dataset =='II']
ans3 = anscombe[anscombe.dataset =='III']
ans4 = anscombe[anscombe.dataset =='IV']
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(6, 6))
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=ans1, ax=axs[0,0]) # ax 는 그림이 들어가는 위치를 의미.
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=ans2, ax=axs[0,1])
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=ans3, ax=axs[1,0])
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=ans4, ax=axs[1,1])
axs[0,0].set_title("dataset I")
axs[0,1].set_title("dataset II")
axs[1,0].set_title("dataset III")
axs[1,1].set_title("dataset IV")
fig.tight_layout() # 그래프들 간의 간격 띄우기 위함
plt.show()
수치형 데이터 (numerical data) 시각화
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import pandas as pd
apt = pd.read_excel('data/아파트_실거래가_서울.xlsx')
apt.rename(columns = {'전용면적(㎡)' : '면적', '거래금액(만원)' : '가격'}, inplace = True)
apt['단가'] = apt.가격 / apt.면적
# 히스토그램
sns.histplot(apt.단가)
plt.show()
# 단위면적당 가격의 분포를 보여주는 히스토그램임. 오른쪽에 긴 꼬리가 있는 분포임을 한눈에 볼 수 있음
sns.histplot(apt.단가, bins = 10) # 구간의 수를 인위로 정할 수 있음
plt.show()
# subplot으로 2개를 그린다.
# 광진구의 경우 왼쪽으로 꼬리가 있는 왜도가 음수인 분포임을 알 수 있고, 노원구의 경우는 반대로 오른쪽으로 꼬리가 있는 왜도가 양수인 분포임을 알 수 있음
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fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))
sns.histplot(apt.단가[apt.구 == '광진구'], ax = ax[0], kde=True) # kde=True는 커널밀도추정함수를 히스토그램에 추가하는 옵션
sns.histplot(apt.단가[apt.구 == '노원구'], ax = ax[1], kde=True)
ax[0].set_title("단가(광진구)")
ax[1].set_title("단가(노원구)")
plt.show()
# box plot
# 스토그램에서는 이상치인지 여부는 알 수 없지만 상자그림에서는 이상치와 평균, 중위수 등의 기술통계량에 대한 추가적인 정보도 얻을 수 있음
sns.boxplot(data=apt, x='단가', showmeans=True)
plt.show()
# 산점도(scatter) plot
# 면적이 증가할수록 가격이 증가하는 모습, 즉 우상향하는 트렌드
sns.scatterplot(data=apt, x='면적', y='가격')
plt.show()
# 산점도 행렬(pair plot)
# 단가, 가격, 면적 변수들의 관계를 한눈에 볼 수 있음
nw = apt.loc[apt.구== '노원구', ['구', '단가', '가격', '면적']]
sns.pairplot(nw)
plt.show()
범주형 데이터 (categorical data) 시각화
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import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Window의 경우 그래프의 한글 환경설정
# from matplotlib import font_manager, rc
# font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
# rc('font', family=font_name)
# Mac의 경우 그래프의 한글 환경설정
matplotlib.rc('font', family='AppleGothic')
# 아파트 실거래가 데이터의 시각화
import pandas as pd
apt = pd.read_excel('data/아파트_실거래가_서울.xlsx')
apt.rename(columns = {'전용면적(㎡)' : '면적', '거래금액(만원)' : '가격'}, inplace = True)
apt['단가'] = apt.가격 / apt.면적
apt.columns
# bar plot : 25개의 구
tb = apt.구.value_counts().sort_values()
sns.barplot(y=tb.index, x = tb.values) # tb.index : 구 이름, tb.values : 빈도수(frequency)
plt.show()
# pie chart
plt.pie(x=tb.values, labels=tb.index)
plt.show()
# 수치형 변수와 범주형 변수를 결합한 시각화
gj_nw = apt[apt.구.isin(['광진구', '노원구'])]
sns.histplot(data=gj_nw, x='단가', hue='구')
plt.show()