import pandas as pd
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

import scipy.stats as spst

• 사용 데이터 : diabetes
  • Pregnancies : 임신횟수
  • Glucose : 포도당 부하 검사 수치
  • BloodPressure : 혈압
  • SkinThickness : 팔 삼두근 뒤쪽의 피하지방 측정값
  • Insulin : 혈청 인슐린
  • BMI : 체질량 지수
  • DiabetesPedigreeFunction : 당뇨 내력 가중치 값
  • Age : 나이
  • Outcome : 당뇨여부(0 또는 1)

1. sns.kdeplot()

1-1. common_norm = False

• 당뇨에 걸린 사람, 안 걸린 사람 각각 kde plot 그리기

sns.kdeplot(x='Age', data = diabetes, hue ='Outcome', common_norm = False)
plt.grid()
plt.show()

• 평균 지점에서 만남
• common_norm = True(기본값) 일 경우, 각 그래프의 비율에 따라 밑 면적의 넓이가 달라짐 -> 평균지점에서 만나지 않음 -> 정확한 비교가 힘듬

1-2. multiple = 'fill'

• 모든 구간에 대한 100% 비율로 kde plot 그리기

sns.kdeplot(x='Age', data = diabetes, hue ='Outcome', multiple = 'fill')
plt.axhline(diabetes['Outcome'].mean(), color = 'r') # 평균 표시
plt.show()

1-2-2. 번외

• histplot 사용

sns.histplot(x='Age', data = diabetes, bins = 16, 
				hue ='Outcome', multiple = 'fill')
plt.axhline(diabetes['Outcome'].mean(), color = 'r')
plt.show()