데이터 시각화 완벽 실습! 라인, 바, 파이 등 8가지 핵심 차트 마스터하기

데이터 시각화, 이제 실전 연습이다! 📊

이번 시간엔 앞에서 배운 데이터 시각화 방법을 더 다양한 그래프로 연습해볼 거야. 실제 시험에서 당황하지 않도록 말이지!

1. 준비물 챙기기 🎒

• 라이브러리 불러오기: 데이터 시각화를 위한 도구들을 꺼내자.
• 예제 데이터: 식당 팁 데이터를 가져와서 연습할 거야.
• 한글 폰트 설정: 그래프에 한글이 깨지지 않도록 미리 설정해두자.

2. 그래프 종류별로 쓱싹! 🎨

이제부터 다양한 그래프를 하나씩 그려볼 거야.

• 선 그래프 (Line Plot): 시간에 따른 변화나 추세를 보여줄 때 딱이야! 요일별 평균 금액을 구해서 그려보자.

  • groupby()로 요일별로 묶고 평균 금액을 구한다.
  • lineplot()으로 선 그래프를 그린다.
  • 제목과 x, y축 라벨도 잊지 말고 붙여주자.

• 막대 그래프 (Bar Plot): 그룹 간 비교나 순위를 보여줄 때 유용해.

  • barplot()으로 막대 그래프를 그린다.
  • 제목과 순서도 맞춰서 그려보자.

• 파이 차트 (Pie Chart): 전체에서 각 부분이 얼마나 차지하는지 비율을 보여줄 때 좋아.

  • 날짜별 빈도를 세서 value_counts()로 파이 차트를 그려보자.

• 히스토그램 (Histogram): 수치형 데이터가 어떻게 분포되어 있는지 확인할 때 최고야.

  • histplot()으로 히스토그램을 그려보자.

• 박스 플롯 (Box Plot): 중앙값, 이상치 등을 한눈에 보여줘.

  • boxplot()으로 박스 플롯을 그려보자.

• 산점도 (Scatter Plot): 두 수치형 변수 사이의 관계를 보여줄 때 써.

  • scatterplot()으로 산점도를 그려보자.

• 히트맵 (Heatmap): 변수 간의 상관 관계를 색깔로 표현해줘.

  • heatmap()으로 히트맵을 그려보자.

• 카테고리컬 플롯 (Categorical Plot): 범주형 데이터를 시각화할 때 사용해.

  • catplot()으로 카테고리컬 플롯을 그려보자.

• 회기선 시각화 (Linear Model Plot): 두 변수 간의 관계를 추세선으로 보여줘.

  • lmplot()으로 회기선 그래프를 그려보자.

• KD 플롯 (KDE Plot): 데이터의 밀도와 분포를 비교할 때 좋아. 두 개를 같이 그려볼 수도 있어.

  • kdeplot()으로 KD 플롯을 그려보자.

• 다변량 시각화: 여러 변수를 한 번에 볼 때 쓰는 그래프도 있어.

  • 페어 플롯 (Pair Plot): 실제로 봐야 이해가 쉬운데, 여러 변수 간의 관계를 한눈에 보여줘.
  • 조인트 플롯 (Joint Plot): 두 변수 간의 관계와 각 변수의 분포를 함께 보여줘.

3. 그래프, 어떻게 고르지? 🤔

그래프 종류가 너무 많아서 다 외워야 할까? 걱정 마!

• 시험에선 알려줄 거야: 시험에선 어떤 그래프를 그려야 하는지 정확히 알려줄 테니, 이름만 알면 검색해서 그릴 수 있어.
• 목적에 따라 고르자: 어떤 그래프를 그려야 할지 헷갈릴 땐, 내가 뭘 알고 싶은지를 생각해보자.
  • 시간에 따른 변화? -> 선 그래프
  • 그룹 비교? -> 막대 그래프
  • 비율? -> 파이 차트
  • 데이터 분포? -> 히스토그램, KD 플롯
  • 두 변수 관계? -> 산점도, 회기선 그래프
• 짝꿍처럼 알아두면 좋아: 11가지 그래프를 소개했는데, 어떤 상황에서 어떤 그래프가 좋은지 짝지어서 알아두면 더 유용할 거야.

4. 마무리 🚀

이렇게 해서 데이터 시각화 챕터도 끝이야! 이제 다양한 그래프를 직접 그려보면서 익숙해지자. 시험에선 어떤 그래프를 그려야 할지 잘 파악하고, 목적에 맞는 그래프를 선택하는 연습을 꾸준히 하면 돼!