[seaborn] barplot 기초

포스팅 목적

matplotlib만 썼는데.. 갑자기 seaborn이 등장했다.

무엇인지 간단하게만 알아보자.

 

Seaborn?

seaborn을 쓰는 이유

matplotlib의 확장판으로 이해하면 된다.

더 간결하고, 시각적으로 더 이쁘다.

아래 간단한 barplot 예제에서 코드가 얼마나 가벼워지는지 확인하자

 

예제코드

붓꽃 데이터를 불러와 seaborn의 barplot에 그대로 넣어보는 만행을 저질러보겠다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

# 붓꽃 데이터를 df에 넣는 과정
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris['target']

# 글씨가 겹쳐서 살짝 회전
plt.xticks(rotation=10)

sns.barplot(data=df)

bar플롯 결과와 붓꽃 데이터프레임의 각 칼럼별 평균값이다.

각 칼럼의 평균값이 그대로 들어간것도 확인가능하다