08_data_visualization

• Pandas, Matplotlib, Seaborn 이용 그래프 그리기
• 시각화를 해보고 EDA를 하며 인사이트 도출

몰랐던 것

%matplotlib inline

IPython에서 사용하는 매직메서드. notebook을 실행한 브라우저에서 바로 그림을 볼 수 있게 해줌.

ipython 의 매직명령어들

plt.plot()

• plot을 그릴 때는 figure() 객체를 생성하고 add_subplot으로 서브 플롯을 생성해야 함.
• 위 명령으로 그래프를 그리면 matplotlib은 가장 최근의 figure 객체와 서브플롯을 그림. 없으면 서브플롯 하나를 생성

범주형 데이터

• 주로 막대 그래프를 사용하여 수치를 요약
• 일반적으로 가로, 세로, 누적, 그룹화된 막대 그래프 사용

템플릿

fig = plt.figure() # 새로운 figure 만들어줌
ax1 = add_subplot(1,1,1) or plt.plot(x=,y= ...)
plt.bar or plt.hist or sns.barplot(df, x=, y=) sns.scatterplot etc... #seaborn은 바로 df를 매개변수로 넣어줌

궁금한 것

>>>

Text(0.5, 1.0, "Yuna's Test Result")

시각화를 하고 나오는 값 (0.5, 1.0)의 뜻

plot 그리기

• plt.show()를 하면 아직 안 넣은 기존에 값이 나오거나 값이 제대로 나오지 않음 어떻게 처리?

• 다 그렸다가 처음부터 다시 그릴때 주의사항

• 한번에 하면 실행이 되고, 쉘을 나눠서 작업하면 plt따로fig따로 그려짐