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Lv3 EDA 4/7 python 파이썬 변수분포 시각화

2021.07.14 15:00 934 Views

Lv3 부터 EDA 과정에 시각화를 진행합니다. 가장 중요한 변수, 예측하고자 하는 변수인 종속변수(quality) 의 분포를 시각화해보겠습니다.


matplotlib, seaborn 라이브러리로 시각화를 출력할 수 있습니다. 시각화 결과를 통해 머신러닝 방향성을 잡을 수 있습니다.

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import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

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시각화를 진행할 때는 보통 copy() 매서드로 복사본을 생성한 후 진행합니다.

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dfcopy = df.copy()

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seaborn 의 distplot() 매서드를 이용합니다.

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sns.distplot(df['피쳐명'], kde=True, bins=None)

df['피쳐명']: 출력하고자 하는 컬럼

kde: '그래프에 선을 출력할지 여부'

bins: '출력할 막대그래프 갯수'

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matplotlib 의 axis() 매서드로 그래프 축의 최솟값, 최댓값을 지정할 수 있습니다.

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plt.axis(['x 축 최솟값, x 축 최댓값, y 축 최솟값, y 축 최댓값'])

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matplotlib 의 title() 매서드로 그래프의 제목을 지정할 수 있습니다.

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plt.title('제목')

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matplotlib 의 show() 매서드로 그래프를 출력할 수 있습니다.

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plt.show()

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[Colab 실습 링크]


↩️ 오늘의 파이썬 리스트

#데이콘_101 #AI #머신러닝 #딥러닝 #파이썬 #파이선  #데이터분석 #데이터사이언티스트 #코랩 #Python  #colab #kaggle #pandas #numpy #sckit-learn # read_csv



세라자데
2021.09.02 15:18

done

그린티
2021.09.03 09:04

done

phu
2021.09.06 22:33

DSJY
2021.09.13 15:41

매미인턴
2021.09.14 13:23

다욤
2021.09.19 00:11

찬찬이
2021.09.24 16:27

지내니
2021.09.26 02:10



Holte
2021.09.30 13:29

changhyeon
2021.10.08 16:24

done

왼쪽눈썹왁싱
2021.10.31 09:28

coddinggoldfish
2021.11.17 13:29

yulia.
2021.11.23 20:12

sotanfdl
2021.12.10 13:29

하잉바
2021.12.22 17:08

moran
2021.12.27 15:43

dbnoid
2022.01.18 19:11

hijihyo
2022.01.21 15:50

done

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