타이타닉 데이터세트 로딩하기¶

In [2]:

import pandas as pd
titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
titanic_df.head(5)

Out[2]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	373450	8.0500	NaN	S

Histogram¶

연속값에 대한 구간별 도수 분포를 시각화

In [3]:

### matplotlib histogram
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(titanic_df['Age'])
#plt.show()

Out[3]:

(array([ 54.,  46., 177., 169., 118.,  70.,  45.,  24.,   9.,   2.]),
 array([ 0.42 ,  8.378, 16.336, 24.294, 32.252, 40.21 , 48.168, 56.126,
        64.084, 72.042, 80.   ]),
 <BarContainer object of 10 artists>)

In [4]:

# Pandas 에서 hist 함수를 바로 호출할 수 있음.
titanic_df['Age'].hist()

Out[4]:

<AxesSubplot:>

seaborn histogram¶

seaborn의 예전 histogram은 distplot함수지만 deprecate됨. seaborn의 histogram은 histplot과 displot이 대표적이며 histplot은 axes레벨, displot은 figure레벨임

In [5]:

import seaborn as sns
#import warnings
#warnings.filterwarnings('ignore')
sns.distplot(titanic_df['Age'], bins=10)
#sns.distplot(titanic_df['Age'], bins=10, kde =False)

C:\Users\82105\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\distributions.py:2619: FutureWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in a future version. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `histplot` (an axes-level function for histograms).
  warnings.warn(msg, FutureWarning)

Out[5]:

<AxesSubplot:xlabel='Age', ylabel='Density'>

In [16]:

### seaborn histogram
import seaborn as sns
# seaborn에서도 figure로 canvas의 사이즈를 조정
plt.figure(figsize=(10, 6))
# Pandas DataFrame의 컬럼명을 자동으로 인식해서 xlabel값을 할당. ylabel 값은 histogram일때 Count 할당.
sns.histplot(titanic_df['Age'], kde=True)
#plt.show()

Out[16]:

<AxesSubplot:xlabel='Age', ylabel='Count'>

In [22]:

plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.histplot(x='Age', data=titanic_df, kde=True, bins=30)

Out[22]:

<AxesSubplot:xlabel='Age', ylabel='Count'>

In [8]:

import seaborn as sns
# seaborn의 figure레벨 그래프는 plt.figure로 figure 크기를 조절할 수 없습니다.
#plt.figure(figsize=(4, 4))
# Pandas DataFrame의 컬럼명을 자동으로 인식해서 xlabel값을 할당. ylabel 값은 histogram일때 Count 할당.
sns.displot(titanic_df['Age'], kde=True, rug=True, height=4, aspect=2)
#plt.show()

Out[8]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x2510279d2b0>

In [9]:

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.distplot(titanic_df['Age'], kde=True, rug=True)

C:\Users\82105\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\distributions.py:2619: FutureWarning: `distplot` is a deprecated function and will be removed in a future version. Please adapt your code to use either `displot` (a figure-level function with similar flexibility) or `histplot` (an axes-level function for histograms).
  warnings.warn(msg, FutureWarning)
C:\Users\82105\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\distributions.py:2103: FutureWarning: The `axis` variable is no longer used and will be removed. Instead, assign variables directly to `x` or `y`.
  warnings.warn(msg, FutureWarning)

Out[9]:

<AxesSubplot:xlabel='Age', ylabel='Density'>

seaborn의 countplot은 카테고리 값에 대한 건수를 표현. x축이 카테고리값, y축이 해당 카테고리¶

값에 대한 건수

In [10]:

sns.countplot(x='Pclass', data=titanic_df)

Out[10]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='count'>

barplot¶

seaborn의 barplot은 x축은 이산값(주로 category값), y축은 연속값(y값의 평균/총합)을 표현

In [ ]:

titanic_df.head(5)

In [20]:

#plt.figure(figsize=(10, 6))
# 자동으로 xlabel, ylabel을 x입력값, y입력값으로 설정.
sns.barplot(x='Pclass', y='Age', data=titanic_df)

Out[20]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Age'>

In [18]:

sns.barplot(x='Pclass', y='Survived', data=titanic_df)

Out[18]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Survived'>

In [23]:

### 수직 barplot에 y축을 문자값으로 설정하면 자동으로 수평 barplot으로 변환
sns.barplot(x='Pclass', y='Sex', data=titanic_df)

Out[23]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Sex'>

In [26]:

# confidence interval을 없애고, color를 통일.
sns.barplot(x='Pclass', y='Survived', data=titanic_df, ci=None, color='blue')

Out[26]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Survived'>

In [27]:

# 평균이 아니라 총합으로 표현. estimator=sum
sns.barplot(x='Pclass', y='Survived', data=titanic_df, ci=None, estimator=sum)

Out[27]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Survived'>

bar plot에서 hue를 이용하여 X값을 특정 컬럼별로 세분화하여 시각화¶

In [28]:

# 아래는 Pclass가 X축값이며 hue파라미터로 Sex를 설정하여 개별 Pclass 값 별로 Sex에 따른 Age 평균 값을 구함.
sns.barplot(x='Pclass', y='Age', hue='Sex', data=titanic_df)

Out[28]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Age'>

In [29]:

# 아래는 stacked bar를 흉내 냈으나 stacked bar라고 할 수 없음.
bar1 = sns.barplot(x="Pclass", y="Age", data=titanic_df[titanic_df['Sex']=='male'], color='darkblue')
bar2 = sns.barplot(x="Pclass", y="Age", data=titanic_df[titanic_df['Sex']=='female'], color='lightblue')

In [51]:

# Pclass가 X축값이며 Survived가 Y축값. hue파라미터로 Sex를 설정하여 개별 Pclass 값 별로 Sex에 따른 Survived 평균 값을 구함.
sns.barplot(x='Pclass', y='Survived', hue='Sex', data=titanic_df)

Out[51]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Survived'>

In [33]:

# 나이에 따라 세분화된 분류를 수행하는 함수 생성.
def get_category(age):
    cat = ''
    if age <= 5: cat = 'Baby'
    elif age <= 12: cat = 'Child'
    elif age <= 18: cat = 'Teenager'
    elif age <= 25: cat = 'Student'
    elif age <= 35: cat = 'Young Adult'
    elif age <= 60: cat = 'Adult'
    else : cat = 'Elderly'
    return cat
# lambda 식에 위에서 생성한 get_category( ) 함수를 반환값으로 지정.
# get_category(X)는 입력값으로 ‘Age’ 칼럼 값을 받아서 해당하는 cat 반환
titanic_df['Age_cat'] = titanic_df['Age'].apply(lambda x : get_category(x))

In [34]:

titanic_df

Out[34]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_cat
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	Student
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	Adult
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	Young Adult
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S	Young Adult
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S	Young Adult
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S	Young Adult
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S	Student
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S	Elderly
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C	Young Adult
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q	Young Adult

891 rows × 13 columns

In [35]:

sns.barplot(x='Age_cat', y='Survived', hue='Sex', data=titanic_df)

Out[35]:

<AxesSubplot:xlabel='Age_cat', ylabel='Survived'>

In [36]:

plt.figure(figsize=(10, 4))
order_columns = ['Baby', 'Child', 'Teenager', 'Student', 'Young Adult', 'Adult', 'Elderly']
sns.barplot(x='Age_cat', y='Survived', hue='Sex', data=titanic_df, order=order_columns)

Out[36]:

<AxesSubplot:xlabel='Age_cat', ylabel='Survived'>

In [37]:

sns.barplot(x='Sex', y='Survived', hue='Age_cat', data=titanic_df)

Out[37]:

<AxesSubplot:xlabel='Sex', ylabel='Survived'>

In [38]:

# orient를 h를 하면 수평 바 플롯을 그림. 단 이번엔 y축값이 이산형 값
sns.barplot(x='Survived', y='Pclass', data=titanic_df, orient='h')

Out[38]:

<AxesSubplot:xlabel='Survived', ylabel='Pclass'>

In [ ]:

violin plot
단일 컬럼에 대해서는 히스토그램과 유사하게 연속값의 분포도를 시각화. 또한 중심에는 4분위를 알수있음.
보통은 X축에 설정한 컬럼의 개별 이산값 별로 Y축 컬럼값의 분포도를 시각화하는 용도로 많이 사용

In [39]:

# Age 컬럼에 대한 연속 확률 분포 시각화
sns.violinplot(y='Age', data=titanic_df)

Out[39]:

<AxesSubplot:ylabel='Age'>

In [40]:

sns.violinplot(x='Age', data=titanic_df)

Out[40]:

<AxesSubplot:xlabel='Age'>

In [41]:

# x축값인 Pclass의 값별로 y축 값인 Age의 연속분포 곡선을 알 수 있음.
sns.violinplot(x='Pclass', y='Age', data=titanic_df)

Out[41]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Age'>

In [42]:

# x축인 Sex값 별로 y축값이 Age의 값 분포를 알 수 있음.
sns.violinplot(x='Sex', y='Age', data=titanic_df)

Out[42]:

<AxesSubplot:xlabel='Sex', ylabel='Age'>

seaborn에서 subplots 이용하기¶

In [44]:

fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(12, 4))

In [46]:

cat_columns = ['Survived', 'Pclass', 'Sex', 'Age_cat']
# nrows는 1이고 ncols는 컬럼의 갯수만큼인 subplots을 설정.
for index, column in enumerate(cat_columns):
    print(index, column)

0 Survived
1 Pclass
2 Sex
3 Age_cat

subplots을 이용하여 주요 category성 컬럼의 건수를 시각화 하기¶

In [52]:

fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(12, 4))

In [57]:

cat_columns = ['Survived', 'Pclass', 'Sex', 'Age_cat']
# nrows는 1이고 ncols는 컬럼의 갯수만큼인 subplots을 설정.
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(cat_columns), figsize=(16, 4))
for index, column in enumerate(cat_columns):
    print('index:', index)
    # seaborn의 Axes 레벨 function들은 ax인자로 subplots의 어느 Axes에 위치할지 설정.
    sns.countplot(x=column, data=titanic_df, ax=axs[index])
    if index == 3:
        # plt.xticks(rotation=90)으로 간단하게 할수 있지만 Axes 객체를 직접 이용할 경우 API가 상대적으로 복잡.
        axs[index].set_xticklabels(axs[index].get_xticklabels(), rotation=45)

index: 0
index: 1
index: 2
index: 3

In [ ]:

subplots을 이용하여 주요 category성 컬럼별로 컬럼값에 따른 생존율 시각화 하기

In [58]:

cat_columns = ['Pclass', 'Sex', 'Age_cat']

# nrows는 1이고 ncols는 컬럼의 갯수만큼인 subplots을 설정.
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(cat_columns), figsize=(16, 4))

for index, column in enumerate(cat_columns):
    print('index:', index)
    # seaborn의 Axes 레벨 function들은 ax인자로 subplots의 어느 Axes에 위치할지 설정.
    sns.barplot(x=column, y='Survived', data=titanic_df, ax=axs[index])
    if index == 2:
        # plt.xticks(rotation=90)으로 간단하게 할수 있지만 Axes 객체를 직접 이용할 경우 API가 상대적으로 복잡.
        axs[index].set_xticklabels(axs[index].get_xticklabels(), rotation=90)

index: 0
index: 1
index: 2

subplots를 이용하여 여러 연속형 컬럼값들의 Survived 값에 따른 연속 분포도를 시각화¶

왼쪽에는 Violin Plot으로
오른쪽에는 Survived가 0일때의 Histogram과 Survived가 1일때의 Histogram을 함께 표현

In [59]:

def show_hist_by_target(df, columns):
    cond_1 = (df['Survived'] == 1)
    cond_0 = (df['Survived'] == 0)
    for column in columns:
        fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12, 4))
        sns.violinplot(x='Survived', y=column, data=df, ax=axs[0] )
        sns.histplot(df[cond_0][column], ax=axs[1], kde=True, label='Survived 0', color='blue')
        sns.histplot(df[cond_1][column], ax=axs[1], kde=True, label='Survived 1', color='red')
        axs[1].legend()
cont_columns = ['Age', 'Fare', 'SibSp', 'Parch']
show_hist_by_target(titanic_df, cont_columns)

In [ ]:

box plot
4분위를 박스 형태로 표현
x축값에 이산값을 부여하면 이산값에 따른 box plot을 시각화

In [60]:

sns.boxplot(y='Age', data=titanic_df)

Out[60]:

<AxesSubplot:ylabel='Age'>

In [61]:

sns.boxplot(x='Pclass', y='Age', data=titanic_df)

Out[61]:

<AxesSubplot:xlabel='Pclass', ylabel='Age'>

In [ ]:

scatter plot
산포도로서 X와 Y축에 보통 연속형 값을 시각화. hue, style등을 통해 breakdown 정보를 표출할 수 있습니다.

In [62]:

sns.scatterplot(x='Age', y='Fare', data=titanic_df)

Out[62]:

<AxesSubplot:xlabel='Age', ylabel='Fare'>

In [63]:

sns.scatterplot(x='Age', y='Fare', data=titanic_df, hue='Survived')

Out[63]:

<AxesSubplot:xlabel='Age', ylabel='Fare'>

In [64]:

sns.scatterplot(x='Age', y='Fare', data=titanic_df, hue='Pclass',style='Survived')

Out[64]:

<AxesSubplot:xlabel='Age', ylabel='Fare'>

In [ ]:

상관 Heatmap
컬럼간의 상관도를 Heatmap형태로 표현

In [65]:

titanic_df.corr()

Out[65]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Age	SibSp	Parch	Fare
PassengerId	1.000000	-0.005007	-0.035144	0.036847	-0.057527	-0.001652	0.012658
Survived	-0.005007	1.000000	-0.338481	-0.077221	-0.035322	0.081629	0.257307
Pclass	-0.035144	-0.338481	1.000000	-0.369226	0.083081	0.018443	-0.549500
Age	0.036847	-0.077221	-0.369226	1.000000	-0.308247	-0.189119	0.096067
SibSp	-0.057527	-0.035322	0.083081	-0.308247	1.000000	0.414838	0.159651
Parch	-0.001652	0.081629	0.018443	-0.189119	0.414838	1.000000	0.216225
Fare	0.012658	0.257307	-0.549500	0.096067	0.159651	0.216225	1.000000

In [68]:

### 상관 Heatmap
plt.figure(figsize=(8, 8))
# DataFrame의 corr()은 숫자형 값만 상관도를 구함.
corr = titanic_df.corr()
#sns.heatmap(corr)
#sns.heatmap(corr, annot=True, fmt='.1f', linewidths=0.5, cmap='YlGnBu')
                                    #2g = 소수점 2쨰자리
sns.heatmap(corr, annot=True, fmt='.2g', cbar=True, linewidths=0.5, cmap='YlGnBu')

Out[68]:

<AxesSubplot:>

In [ ]:

특정지역 성별 인구통계를 통한 점 그래프 활용 (0)	2022.10.25
아주 유용 1.지역별 인구 통계 분석 2. 서울 지하철 노선별 시간별 사용 (0)	2022.10.25
기온 데이터 분석_문자열 함수로 전처리 후 시각화 (0)	2022.10.25
seaborn을 활용한 시각화_펭귄종류에 대한 신체정보 데이터셋 (0)	2022.10.25
8.4일 GDP 프로젝트 (0)	2022.09.06

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bar plot에서 hue를 이용하여 X값을 특정 컬럼별로 세분화하여 시각화¶

seaborn에서 subplots 이용하기¶

subplots을 이용하여 주요 category성 컬럼의 건수를 시각화 하기¶

subplots를 이용하여 여러 연속형 컬럼값들의 Survived 값에 따른 연속 분포도를 시각화¶

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