seaborn 3_catplot

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

🛻 catplot

catplot은 category별 분포를 나타내준다.
따라서, x축 변수는 categorical var이 들어가야한다.

⌨️ stripplot : default plot

sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm')
sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm', jiter=0.25)
sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm', jiter=0.25, hue= 'sex')

species = 'Adelie'의 bill_length 가 다른 종들에 비해 짧고, 모든 종에 대해서 sex = Female 의 bill_length 가 대체적으로 더 짧다는 것을 알 수 있다.

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⌨️ swarmplot

kind = 'swarm'

sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm', kind = 'swarm') 
sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm', kind = 'swarm', hue = 'sex')

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⌨️ boxplot

⌨️ violinplot

kind = 'violin' : 각 category별 kde 곡선 + boxplot

sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm',kind = 'violin') 
# 좌우대칭임.
sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm',kind = 'violin', hue='sex')

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⌨️ barplot

• 이변량(bivariate) 분석을 위한 plot이다.
• x축에는 범주형 변수 / y축에는 연속형 변수를 넣는다

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⌨️ boxenplot

kind = 'boxen' : boxplot + 분포

sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm', kind = 'boxen')
sns.catplot(pd_pen, x='species', y ='bill_length_mm', kind = 'boxen', hue = 'sex')