Scatterplots
두 컬럼간의 관계를 차트로 표현하는 방법
비례,반비례,아무관계 없음을 확인할수있음
plt.scatter(data = 데이터프레임, x='비교할첫번째 칼럼',y='주번째 컬럼' )
plt방법
반비례하는 모습을 이렇게 시각화된 모습으로 보는게 가능
데이터프레임.corr()
보통 scatter와 상관관계 계수를 붙여서 많이 활용
수많은 컬럼과 컬럼사이 상관관계 계수가 표현
원하는 값만 가져와서 보여줄수도 있음
regplot
seaborn의 rgplot을 활용한 방법
sb.regplot(data= df1, x='비교컬럼1', y='비교컬럼2')
그래프와 상관관계 분포를 한번에 보여준다.
pairplot
데이터마다 매칭하여 비교
2개이상의 데이터를 비교할수있음
sb.pairplot(data= 데이터프레임, vars=['비교1','비교2'] )
| scatter 두 컬럼간의 관계를 차트로 표현하는 방법 비례,반비례,아무관계 없음을 확인할수있음 1.plt plt.scatter(data = 데이터프레임, x='비교할첫번째 칼럼',y='주번째 컬럼' ) 상관관계 계수 데이터프레임.corr() 2. regplot sb.regplot(data= df1, x='비교컬럼1', y='비교컬럼2') 3.pairplot sb.pairplot(data= 데이터프레임, vars=['비교1','비교2'] ) 2개이상 비교 |
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