캐글 ​data_visualization/06-choosing-plot-types-and-custom-styles

트렌드 - 트렌드는 변화의 패턴으로 정의됩니다.

sns.lineplot - 꺾은선형 차트는 일정 기간 동안의 추세를 표시하는 데 가장 적합하며 여러 선을 사용하여 둘 이상의 그룹에 대한 추세를 표시할 수 있습니다.

​

관계 - 데이터의 변수 간의 관계를 이해하는 데 사용할 수 있는 다양한 차트 유형이 있습니다.

sns.barplot - 막대 차트는 다른 그룹에 해당하는 수량을 비교하는 데 유용합니다.

sns.heatmap - 히트맵을 사용하여 숫자 표에서 색상으로 구분된 패턴을 찾을 수 있습니다.

sns.scatterplot - 산점도는 두 연속 변수 사이의 관계를 보여줍니다. 색상으로 구분된 경우 세 번째 범주형 변수와의 관계도 표시할 수 있습니다.

sns.regplot - 산점도에 회귀선을 포함하면 두 변수 간의 선형 관계를 더 쉽게 볼 수 있습니다.

sns.lmplot - 이 명령은 산점도에 색상으로 구분된 그룹이 여러 개 포함된 경우 여러 회귀선을 그리는 데 유용합니다.

sns.swarmplot - 범주형 산점도는 연속 변수와 범주형 변수 간의 관계를 보여줍니다.

​

분포 - 분포를 시각화하여 변수에서 볼 것으로 기대할 수 있는 가능한 값과 그 가능성을 보여줍니다.

sns.histplot - 히스토그램은 단일 숫자 변수의 분포를 보여줍니다.

sns.kdeplot - KDE 플롯(또는 2D KDE 플롯)은 단일 숫자 변수(또는 두 개의 숫자 변수)의 추정된 부드러운 분포를 보여줍니다.

sns.jointplot - 이 명령은 각 개별 변수에 해당하는 KDE 플롯과 함께 2D KDE 플롯을 동시에 표시하는 데 유용합니다.​

 

# Change the style of the figure
# 배경색 지정
sns.set_style("dark")

Seaborn에는 (1)"darkgrid", (2)"whitegrid", (3)"dark", (4)"white" 및 (5)"ticks"의 다섯 가지 테마가 있으며 유사한 명령만 사용하면 됩니다. 위의 코드 셀에 있는 항목(선택한 테마가 채워진 상태)으로 변경합니다.