[Seaborn] 데이터 분포 시각화2, Violin Plot

sns.boxplot(data = 'df', x = 'day_of_week', y = 'registered')

=> 가로축의 컬럼 순서를 변경하고 싶을 때

order = []

order = ['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI' ,'SAT', SUN']

Violin Plot

박스 플롯과 동일하게 일변량, 연속형 데이터의 분포를 설명하기 위해 사용되는 그래프

sns.violinplot(data = 'df', x = 'day_of_week', y = 'registered', order = ['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI' ,'SAT', SUN'])

=> 가운데 흰 점 : 중앙값, 가운데 굵은 선 : IQR , 굵은 선의 양 끝 : 각각 1사분위, 3사분위 수, 박스 플롯보다 좀 더 디테일한 분포를 확인할 수 있다.

히스토그램

sns.histplot(data = df, x = 'registered')

=> 한 가지 값에 대한 분포를 살펴보기 때문에 y값을 필수로 설정하지 않아도 된다.

KDE Plot

sns.kdeplot(data = df, x = 'registered')

• 분포도의 세밀함을 원할 때

bw_method = 0.1 , 0.2 , ... 

예시

sns.kdeplot(data = df, x = 'registered', bw_method = 0.1)