복수개의 자료 즉, 자료 집합이 있을 때 자료 값의 분포 특성을 묘사하는 통계적인 방법을 기술 통계(descriptive statistics)라고 한다.
자료 집합이 하나인 경우에는 보통 다음과 같은 방법으로 분포의 특성을 구하거나 전달할 수 있다.
요약 통계는 자료 집합에 포함된 값의 최댓값, 최솟값, 평균값, 분산 등을 계산하는 방법을 말한다.
Python에서는 다음과 같은 방법을 사용한다.
In [1]:
np.random.seed(0)
x = np.random.normal(size=100)
x
Out[1]:
In [2]:
sp.stats.describe(x)
Out[2]:
In [3]:
pd.Series(x).describe()
Out[3]:
히스토그램은 자료 값이 가질 수 있는 범위를 몇 개의 구간으로 나누고 각 구간에 해당하는 값의 숫자 혹은 상대적 빈도를 계산하는 방법이다.
Python에서 히스토그램을 구하거나 그리기 위해 다음과 같은 방법을 사용한다.
matplotlib의 hist 함수는 다음과 같은 3개의 값을 반환한다.
In [4]:
n, bins, patches = plt.hist(x, bins=10)
In [5]:
n
Out[5]:
In [6]:
bins
Out[6]:
In [7]:
patches
Out[7]:
seaborn의 displot 함수 히스토그램에 대한 axis 객체만을 반환하는 대신 러그(rug), 커널 밀도(kernel density) 등을 표시하거나 특정한 확률 모형으로 fitting하는 추가 기능이 있다.
In [8]:
sns.distplot(x, rug=True);
앞의 그림에서 곡선으로 나타난 것이 커널 밀도이다. 커널 밀도는 커널이라고 하는 특정 구간의 분포를 묘사하는 함수의 집합을 사용하여 전체 분포를 묘사하는 방법이다. 커널 밀도를 사용하면 분포의 전체 모양을 파악하기가 더 쉽다.
커널 밀도에 관한 자세한 내용은 scikit-learn 패키지의 사용자 가이드와 예제를 참조하면 된다.
자료 집합이 하나가 아니라 두 개 이상이 있는 경우에는 두 자료 집합간의 관계를 알고 싶을 것이다.
만약 자료 집합의 수가 두 개이고 모두 연속적인 실수값이라면 스캐터 플롯(scatter plot)을 사용하면 된다. 스캐터 플롯을 그리기 위해서는 seaborn 패키지의 joinplot 함수를 사용한다. joinplot 함수는 스캐터 플롯뿐 아니라 각 변수의 히스토그램도 동시에 그린다.
In [10]:
np.random.seed(0)
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.jointplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
Out[10]:
In [11]:
iris = sns.load_dataset('iris')
sns.jointplot("sepal_width", "petal_length", data=iris, kind='kde', space=0, zorder=0, n_levels=6)
Out[11]:
만약 변수의 집합이 두 개 이상이라면 seaborn 패키지의 pairplot을 사용한다. pairplot은 grid 형태로 각 집합의 조합에 대해 히스토그램과 스캐터 플롯을 그린다.
In [12]:
sns.pairplot(iris, hue="species", markers=["o", "s", "D"], size=2)
Out[12]:
만약 두 자료 집합이 모두 이산적인 값 혹은 카테고리(category) 값을 가진다면 seaborn 패키지의 heatmap을 사용하면 된다.
In [13]:
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", linewidths=1)
Out[13]:
두 자료 집합 중 하나는 연속적인 값이고 다른 하나는 이산적인 혹은 카테고리 값인 경우에는 seaborn에서 제공하는 다음과 같은 플롯을 사용할 수 있다.
In [14]:
titanic = sns.load_dataset("titanic")
sns.factorplot(x="age", y="embark_town", hue="sex", row="class", data=titanic[titanic.embark_town.notnull()],
orient="h", size=2, aspect=3.5, palette="Set3", kind="violin", split=True, cut=0, bw=.2)
Out[14]: