[데이터시각화] relplot, catplot, displot

해당 글은 아래의 3가지를 다룬다.
📌 relplot
📌 catplot
📌 displot

 
 
kind 옵션 변경으로 간단하게 여러가지 plot을 그릴 수 있는 함수인 seaborn의 relplot, catplot, displot을 소개한다.
예시 데이터는 seaborn의 기본 데이터 중 자동차 연비 데이터셋인 'mpg'를 불러 사용하였다.
*참고: seaborn의 다른 기본 데이터 보러가기

import seaborn as sns

df = sns.load_dataset('mpg')
df

 
 

📌 relplot

relplot 함수는 관계형(relational) 플롯을 생성하는데 사용된다.

• scatterplot() (with kind="scatter"; the default)
• lineplot() (with kind="line")

seaborn.relplot — seaborn 0.13.0 documentation

sns.relplot(data=df, x="weight", y="mpg", kind="scatter")

 

sns.relplot(data=df, x="weight", y="mpg", kind="line")

 
 

📌 catplot

catplot 함수는 범주형(categorical) 데이터를 시각화하는 데 사용된다.

• Categorical scatter plots:
  
  • stripplot() (with kind="strip"; the default)
  • swarmplot() (with kind="swarm")
• Categorical distribution plots:
  
  • boxplot() (with kind="box")
  • violinplot() (with kind="violin")
  • boxenplot() (with kind="boxen")
• Categorical estimate plots:
  
  • pointplot() (with kind="point")
  • barplot() (with kind="bar")
  • countplot() (with kind="count")

seaborn.catplot — seaborn 0.13.0 documentation

sns.catplot(data=df, x="origin", y="mpg", kind="strip")

 

sns.catplot(data=df, x="origin", y="mpg", kind="swarm", aspect=2)

 

sns.catplot(data=df, x="origin", y="mpg", kind="box")

 

sns.catplot(data=df, x="origin", y="mpg", kind="violin")

 

sns.catplot(data=df, x="origin", y="mpg", kind="boxen")

 

sns.catplot(data=df, x="origin", y="mpg", kind="point")

 

sns.catplot(data=df, x="origin", y="mpg", kind="bar")

 

sns.catplot(data=df, x="origin", kind="count")

 
 

📌 displot

displot은 분포도(distribution)를 시각화하는데 사용된다.

• histplot() (with kind="hist"; the default)
• kdeplot() (with kind="kde")
• ecdfplot() (with kind="ecdf"; univariate-only)

sns.displot(data=df, x="mpg", kind="hist")

 

sns.displot(data=df, x="mpg", kind="kde")

 

sns.displot(data=df, x="mpg", kind="ecdf")