[23일차] ASAC 빅데이터 분석가 4기(Matplotlib & Seaborn-2)

📌 Matplotlib

• 막대 그래프에 색을 지정하기

color_dict = {"male":"r", "female":"g"}
data["Sex"].value_counts().plot(kind="bar", title="counts",
                                color=data["Sex"].replace(color_dict))

• 표에 배경색 지정하기

pd.crosstab(data["Pclass"], data["Sex"]).style.background_gradient(cmap="Greys")

• 그룹별로 통계를 구해 그래프로 그리기

data.groupby(by=["Pclass"]).agg({"Survived":"mean"}).plot(kind="bar")

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📌 Seaborn

• 이상치를 제거하여 박스플롯 생성하기

sns.boxplot(data=data[data["Fare"] < data["Fare"].quantile(0.95)], x="Pclass", y="Fare")

• 여러가지 종류의 그래프를 하나의 영역에 구분해서 그리기

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

data.loc[:,"Pclass"].value_counts().plot(kind="bar", color="r", ax=axes[0])
axes[0].set_ylabel("Pclass Counts")

sns.countplot(data=data, x="Pclass", hue="Survived", ax=axes[1])
axes[1].set_title("Pclass vs Survived")

fig.tight_layout()