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AICE.DATA.VISUALIZITION 본문
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시각화Permalink
라이브러리 import
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
Bar Chart
df[’gender’].value_counts().plot(kind=’bar’)
Object 컬럼 하나씩 가져와서 Bar 차트 그리기
object_list = df.select_dtypes('object').columns.values
for col in object_list:
df[col].value_counts().plot(kind='bar')
plt.title(col)
plt.show()
Histgram
import seaborn as sns
sns.histplot(data=df, x=’tenure’, hue=’Churn’)
곡선 히스토그램 : sns.kdeplot(data=df, x=’tenure’, hue=’Churn’)
Countplot : sns.countplot(data=df, x=’MultipleLines’, hue=’Churn’)
heatmap : sns.heatmap(df[[‘tenure’,’MonthlyCharges’,’TotalCharges’]].corr(), annot=True)
boxplot : sns.boxplot(data=df, x=’Churn’, y=’TotalCharges’)
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