[Python / Study] Seaborn tips 내장 데이터를 이용해 시각화하기

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[Python / Study] Seaborn tips 내장 데이터를 이용해 시각화하기

Sukyung Jang 2023. 4. 16. 18:54

1. 라이브러리 설치 및 데이터 불러오기

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()

pandas, matplotlib.pyplot과 seaborn을 import 합니다.

그 다음 load.dateset() 함수로 tips 데이터를 불러와 tips 변수에 저장합니다.

출력

tips.head()로 데이터를 5줄만 불러왔습니다.

컬럼 설명

- total_bill : 총 계산 요금 (달러)

- tip : 팁 (달러)

- sex : 성별

- smoker : 흡연 여부

- day : 요일

- time : 식사 시간

- size : 식사 인원

2. 데이터 그룹화하기

tips_day = tips.groupby("day").mean().reset_index() # day 그룹
display(tips_day)
tips_sex = tips.groupby("sex").mean().reset_index() # sex 그룹
display(tips_sex)
tips_smoker = tips.groupby("smoker").mean().reset_index() # smoker 그룹
display(tips_smoker)
tips_size = tips.groupby("size").mean().reset_index() # size 그룹
display(tips_size)

day, sex, smoker, size를 그룹화하여 평균을 내서 각 변수에 저장했습니다.

요약

- groupby() : 해당 컬럼으로 그룹화합니다.

- mean() : 해당 컬럼에 대한 평균을 계산합니다.

- reset_index() : 데이터프레임의 인덱스를 다시 설정합니다.

출력 예시

저는 print() 대신 display() 함수를 사용하여 출력했습니다.

print() 함수를 사용하면 텍스트만 나와서 보기 힘들다는 느낌이 들어서 display() 함수를 사용했습니다.

3. 시각화 함수 생성

요일별 평균 함수

# 요일별 평균
def plot_day(ax, zorder = 0):
    # tips_day["day"] : x축, tips_day["tip"] : y축, color : 회색
    # zorder는 막대의 x 좌표를 고정하는 매개변수
    ax.bar(tips_day["day"], tips_day["tip"], color = "lightgray", zorder = zorder)

    # 차트의 제목을 설정하는 코드
    # pad는 제목, 레이블 등과 같은 텍스트 요소와 축 간격을 조절하는 매개변수
    # pad = 12 는 제목과 그림의 상단 경계 간의 간격을 12 포인트로 설정
    ax.set_title("Day Mean", fontsize = 16, pad = 12, fontweight = 'bold')
    ax.title.set_color('red')
    ax.title.set_fontname('Arial')

    ax.set_xticks(tips_day.index) # ax.set_xticks 메소드는 x축의 눈금 위치를 설정하는 메소드
    ax.set_xticklabels(["Thur", "Fri", "Set", "Sun"], fontsize=16, fontweight = 'bold') # x 레이블 지정
    
    # 막대 차트 상단에 해당 막대의 값을 나타내는 텍스트를 추가하는 부분
    h_pad = 0.1 # 텍스트가 막대 위에 위치할 수 있도록 막대 위쪽으로 간격 설정
    for i in range(4): # 각각의 막대에 대한 반복문
        fontweight = "normal" # 일반적인 텍스트 스타일
        color = "k" # 일반적인 텍스트 스타일
        if i == 3: # 주말에 해당하는 막대 텍스트를 굵게 표시, 빨간색으로 표시
            fontweight = "bold"
            color = "darkred"

        # text()를 사용하여 텍스트 추가
        # i는 x축 좌표값, tips_day["tip"].loc[i] + h_pad, y축 좌표값
        # f"{tips_day['tip'].loc[i]:0.2f}" : 소수점 이하 2자리까지 반올림하여 막대의 값을 나타냄
        # horizontalalignment = 'center' : 텍스트를 정렬하는 매개변수, 가로 정렬 방식 (center, left, right)
        ax.text(i, tips_day["tip"].loc[i] + h_pad, f"{tips_day['tip'].loc[i]:0.2f}",
                horizontalalignment = 'center', fontsize = 12, fontweight = fontweight, color = color)
    
    # patch : 모양과 색상을 가지는 2차원 도형을 나타내는 객체, patches : patch를 담고 있는 리스트
    # facecolor : patch 객체의 색상을 darkred, edgecolor : 테두리 색상을 black
    ax.patches[3].set_facecolor("darkred")
    ax.patches[3].set_edgecolor("black")

    # ylim : y축 범위를 설정, y축 범위를 고정
    # y축의 범위를 자동으로 조정해야 할 경우엔 ax.autoscale() 메소드 사용
    ax.set_ylim(0, 4)
    return ax

공부하면서 배운 것을 주석으로 해당 함수와 파라미터에 대한 설명을 넣었습니다.

이 함수는 요일별 평균을 낸 것을 시각화하기 위한 함수입니다.

성별에 따른 평균

def plot_sex(ax, zorder = 0):
    ax.bar(tips_sex["sex"], tips_sex["tip"], color = "lightgray", zorder = zorder)
    
    ax.set_title("Gender Mean", fontsize = 16, pad = 12, fontweight = 'bold')
    ax.title.set_color('blue')
    ax.title.set_fontname('Arial')

    ax.set_xticks(tips_smoker.index)
    ax.set_xticklabels(["Male", "Female"], fontsize=16, fontweight = 'bold')
    
    h_pad = 0.1
    for i in range(2):
        fontweight = "normal"
        color = "k"
        if i == 0:
            fontweight = "bold"
            color = "darkblue"

        ax.text(i, tips_sex["tip"].loc[i] + h_pad, f"{tips_sex['tip'].loc[i]:0.2f}",
                horizontalalignment = 'center', fontsize = 16, fontweight = fontweight, color = color)
    
    ax.patches[0].set_facecolor("darkblue")
    ax.patches[0].set_edgecolor("black")

    ax.set_ylim(0, 4)
    return ax

성별에 따른 평균을 구하기 위한 함수입니다.

흡연 여부에 따른 평균

# 흡연자 비흡연자
def plot_smoker(ax, zorder=0):
    ax.bar(tips_smoker["smoker"], tips_smoker["tip"], color="lightgray", zorder=zorder, label='tip')

    ax.set_title("Smoker Mean", fontsize=16, pad=12, fontweight = 'bold')
    ax.title.set_color('green')
    ax.title.set_fontname('Arial')

    ax.set_xticks(tips_smoker.index)
    ax.set_xticklabels(["Smoke", "No Smoke"], fontsize=16, fontweight = 'bold')
    
    h_pad = 0.1
    for i in range(2):
        fontweight = "normal"
        color = "k"
        if i == 0:
            fontweight = "bold"
            color = "green"

        ax.text(i, tips_smoker["tip"].loc[i] + h_pad, f"{tips_smoker['tip'].loc[i]: .2f}",
                horizontalalignment='center', fontsize=16, fontweight=fontweight, color=color)


    ax.patches[0].set_facecolor("green")
    ax.patches[0].set_edgecolor("black")

    ax.set_ylim(0, 4)
    return ax

흡연 여부에 따른 평균입니다.

식사 인원에 따른 평균

# 식사 인원에 따른 평균
def plot_size(ax, zorder=0):
	# 선 차트
    width = 0.4
    ax.plot(tips_size["size"], tips_size["tip"], color="skyblue", zorder=zorder, marker = 'D', ms = 10, label="Tip", linewidth=4) # 팁
    ax.plot(tips_size["size"], tips_size["total_bill"], color="blue", zorder=zorder, marker = 'D', ms = 10, label="Total Bill", linewidth=4) # 총 계산 요금
    # Marker : diamond, markersize : 10, linewidth : 4

    ax.set_title("Size Mean", fontsize=16, pad=12, fontweight = 'bold')
    ax.title.set_color('orange')
    ax.title.set_fontname('Arial')
    
    ax.set_xticks(tips_size.index + 1)
    ax.set_xticklabels(["One", "Two", "Three", "Four", "Five", "Six"], fontsize=16, fontweight = 'bold')

    # value
    h_pad = 2
    for i in range(6):
        fontweight = "bold"
        color = "k"
        if i == 5:
            fontweight = "bold"
            color = "red"

        ax.text(i+1-width/2, tips_size["tip"].loc[i] + h_pad, f"{tips_size['tip'].loc[i]: .2f}",
                horizontalalignment='center', fontsize=16, fontweight=fontweight, color=color)

        ax.text(i+0.7+width/2, tips_size["total_bill"].loc[i] + h_pad , f"{tips_size['total_bill'].loc[i]: .2f}",
                horizontalalignment='center', fontsize=16, fontweight=fontweight, color=color)

    # Marker
    ax.plot(6, tips_size.loc[5, "tip"], marker='D', markersize=15, color='red')
    ax.plot(6, tips_size.loc[5, "total_bill"], marker='D', markersize=15, color='red')

    # set_range
    ax.set_ylim(0, 40)
    return ax

식사 인원에 따른 평균입니다.

식사 인원 시각화는 선 차트가 좋을 것 같아서 선 차트로 시각화했습니다.

팁에 관한 선 차트와 총 계산 금액 선 차트, 2개의 차트를 넣었습니다.

4. 시각화

시각화 코드

fig, ax = plt.subplots(nrows = 2, ncols = 2, figsize=(15, 10))
ax[0, 0] = plot_day(ax[0, 0], zorder = 2) # 요일별 평균
ax[0, 1] = plot_sex(ax[0, 1], zorder = 2) # 성별에 따른 평균
ax[1, 0] = plot_smoker(ax[1, 0], zorder = 2) # 흡연 여부에 따른 평균
ax[1, 1] = plot_size(ax[1, 1], zorder = 2) # 식사 인원에 따른 평균

# 윤곽선 제거
ax[0, 0].spines["top"].set_visible(False)
ax[0, 0].spines["right"].set_visible(False)
ax[0, 1].spines["top"].set_visible(False)
ax[0, 1].spines["right"].set_visible(False)
ax[1, 0].spines["top"].set_visible(False)
ax[1, 0].spines["right"].set_visible(False)
ax[1, 1].spines["top"].set_visible(False)
ax[1, 1].spines["right"].set_visible(False)

# 식사 인원에 따른 평균 차트에서 화살표 마크 추가
ax[1, 1].plot(1, 0, ">k", transform=ax[1, 1].get_yaxis_transform(), clip_on=False)

# 왼쪽 윤곽선 밖으로 15 움직임
ax[1, 1].spines["left"].set_position(("outward", 15))

# subplot간의 간격과 축 레이블의 위치를 자동으로 조정
plt.tight_layout()
plt.show()

위의 코드를 사용하여 시각화를 하였습니다.

출력

시각화 한 모습입니다.

지금까지 tips 데이터를 이용하여 시각화를 연습해봤습니다.

제가 공부하는 과정을 기록하는 글입니다.

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