[Python] Seaborn - barplot

라이브러리 및 옵션 설정¶

In [2]:

import os 
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
mpl.rc('font', family ='AppleGothic') #맥용 폰트 설정

#mpl.rc('font', family ='Malgun Gothic') #윈도우용 폰트 설정

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #마이너스 숫자가 잘 나오도록 설정

from IPython.display import set_matplotlib_formats
set_matplotlib_formats('retina') #선명하게 그리는 옵션

/var/folders/_b/znjp14gd02d8lg63thqc7bm40000gn/T/ipykernel_17568/1369781442.py:15: DeprecationWarning: `set_matplotlib_formats` is deprecated since IPython 7.23, directly use `matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats()`
  set_matplotlib_formats('retina') #선명하게 그리는 옵션

데이터 불러오기¶

In [3]:

df1 = pd.read_csv('chapter2_data.csv')
df1.head()

Out[3]:

	id	유형	경로	날짜	결제유형	제품명	계약금액	상태	연체	연체기록	연결계좌	해약여부	나이	마일리지
0	66292722	렌탈	서비스 방문	2019-12-24	CMS	A	96900	계약확정	1	있음	신한은행	정상	64.0	2386.0
1	66784411	렌탈	홈쇼핑/방송	2019-12-24	카드이체	A	81900	계약확정	0	없음	외환카드	정상	38.0	1487.0
2	66766058	렌탈	일반	2019-11-07	CMS	C	102900	계약확정	0	없음	국민은행	정상	27.0	1342.0
3	66775111	렌탈	홈쇼핑/방송	2019-12-01	카드이체	A	96900	계약확정	0	없음	롯데카드	정상	24.0	1212.0
4	66784935	렌탈	서비스 방문	2019-12-26	CMS	A	105900	계약확정	0	없음	국민은행	정상	51.0	2124.0

데이터 파악하기¶

In [4]:

df1.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 28555 entries, 0 to 28554
Data columns (total 14 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   id      28555 non-null  int64  
 1   유형      28555 non-null  object 
 2   경로      28555 non-null  object 
 3   날짜      28555 non-null  object 
 4   결제유형    28555 non-null  object 
 5   제품명     28555 non-null  object 
 6   계약금액    28555 non-null  int64  
 7   상태      28555 non-null  object 
 8   연체      28555 non-null  int64  
 9   연체기록    28555 non-null  object 
 10  연결계좌    28555 non-null  object 
 11  해약여부    28555 non-null  object 
 12  나이      28555 non-null  float64
 13  마일리지    28555 non-null  float64
dtypes: float64(2), int64(3), object(9)
memory usage: 3.1+ MB

In [5]:

df1.describe()

Out[5]:

	id	계약금액	연체	나이	마일리지
count	2.855500e+04	28555.000000	28555.000000	28555.000000	28555.000000
mean	6.664544e+07	94956.571529	0.151042	46.583225	1967.358221
std	9.879706e+05	12591.330111	1.110066	13.397094	434.926055
min	2.573206e+07	55200.000000	0.000000	20.000000	877.000000
25%	6.665981e+07	87900.000000	0.000000	37.000000	1646.000000
50%	6.676788e+07	96900.000000	0.000000	46.000000	1947.000000
75%	6.678124e+07	98400.000000	0.000000	56.000000	2264.000000
max	6.696986e+07	215700.000000	15.000000	90.000000	3485.000000

In [6]:

df1.describe(include = 'object')

Out[6]:

	유형	경로	날짜	결제유형	제품명	상태	연체기록	연결계좌	해약여부
count	28555	28555	28555	28555	28555	28555	28555	28555	28555
unique	2	18	101	2	6	4	2	42	2
top	렌탈	서비스 방문	2019-10-25	CMS	A	계약확정	없음	롯데카드	정상
freq	27128	8836	494	18557	21262	28047	27505	6142	28074

---

다변수¶

Barplot¶

• [범주형] 컬럼 + [연속형] 컬럼 함께 살펴볼 때

옵션 : estimator, x/y축 변경, order + [hue]

In [10]:

sns.barplot(data = df1, x = '제품명', y = '계약금액', ci = None, estimator = np.median, order = ['A','B','C','D','E','F'], hue = '유형' )

#estimator의 default 값은 mean
#ci 옵션을 통해 신뢰구간 표시 유무 설정
#order 옵션을 통해 순서 지정

/var/folders/_b/znjp14gd02d8lg63thqc7bm40000gn/T/ipykernel_17568/2614922530.py:1: FutureWarning: 

The `ci` parameter is deprecated. Use `errorbar=None` for the same effect.

  sns.barplot(data = df1, x = '제품명', y = '계약금액', ci = None, estimator = np.median, order = ['A','B','C','D','E','F'], hue = '유형' )
/Users/limjongjun/.local/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py:3432: RuntimeWarning: Mean of empty slice.
  return _methods._mean(a, axis=axis, dtype=dtype,
/Users/limjongjun/.local/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/_methods.py:190: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

Out[10]:

<Axes: xlabel='제품명', ylabel='계약금액'>

Lineplot¶

• [시간 순석적 의미] 컬럼 + [연속형] 컬럼 함께 살펴볼 때

옵션 : estimator + [hue]

In [11]:

sns.lineplot(data = df1, x = '날짜', y = '계약금액') #'날짜' 필드를 날짜 형식으로 전처리 필요

Out[11]:

<Axes: xlabel='날짜', ylabel='계약금액'>

In [13]:

df1['날짜(Date)'] = pd.to_datetime(df1['날짜'])
df1.head()

Out[13]:

	id	유형	경로	날짜	결제유형	제품명	계약금액	상태	연체	연체기록	연결계좌	해약여부	나이	마일리지	날짜(Date)
0	66292722	렌탈	서비스 방문	2019-12-24	CMS	A	96900	계약확정	1	있음	신한은행	정상	64.0	2386.0	2019-12-24
1	66784411	렌탈	홈쇼핑/방송	2019-12-24	카드이체	A	81900	계약확정	0	없음	외환카드	정상	38.0	1487.0	2019-12-24
2	66766058	렌탈	일반	2019-11-07	CMS	C	102900	계약확정	0	없음	국민은행	정상	27.0	1342.0	2019-11-07
3	66775111	렌탈	홈쇼핑/방송	2019-12-01	카드이체	A	96900	계약확정	0	없음	롯데카드	정상	24.0	1212.0	2019-12-01
4	66784935	렌탈	서비스 방문	2019-12-26	CMS	A	105900	계약확정	0	없음	국민은행	정상	51.0	2124.0	2019-12-26

In [14]:

df1.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 28555 entries, 0 to 28554
Data columns (total 15 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype         
---  ------    --------------  -----         
 0   id        28555 non-null  int64         
 1   유형        28555 non-null  object        
 2   경로        28555 non-null  object        
 3   날짜        28555 non-null  object        
 4   결제유형      28555 non-null  object        
 5   제품명       28555 non-null  object        
 6   계약금액      28555 non-null  int64         
 7   상태        28555 non-null  object        
 8   연체        28555 non-null  int64         
 9   연체기록      28555 non-null  object        
 10  연결계좌      28555 non-null  object        
 11  해약여부      28555 non-null  object        
 12  나이        28555 non-null  float64       
 13  마일리지      28555 non-null  float64       
 14  날짜(Date)  28555 non-null  datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), int64(3), object(9)
memory usage: 3.3+ MB

In [15]:

sns.lineplot(data = df1, x = '날짜(Date)', y = '계약금액') #'날짜' 필드 전처리 필요

Out[15]:

<Axes: xlabel='날짜(Date)', ylabel='계약금액'>

In [16]:

#년도
df1['Year'] = df1['날짜(Date)'].dt.year

#분기
df1['Quarter'] = df1['날짜(Date)'].dt.quarter

#월
df1['Month'] = df1['날짜(Date)'].dt.month

#주번호
df1['isoweek'] = df1['날짜(Date)'].dt.isocalendar().week

#요일
df1['dayofweek'] = df1['날짜(Date)'].dt.dayofweek #0이 월요일, 6:일요일

In [17]:

df1.head()

Out[17]:

	id	유형	경로	날짜	결제유형	제품명	계약금액	상태	연체	연체기록	연결계좌	해약여부	나이	마일리지	날짜(Date)	Year	Quarter	Month	isoweek	dayofweek
0	66292722	렌탈	서비스 방문	2019-12-24	CMS	A	96900	계약확정	1	있음	신한은행	정상	64.0	2386.0	2019-12-24	2019	4	12	52	1
1	66784411	렌탈	홈쇼핑/방송	2019-12-24	카드이체	A	81900	계약확정	0	없음	외환카드	정상	38.0	1487.0	2019-12-24	2019	4	12	52	1
2	66766058	렌탈	일반	2019-11-07	CMS	C	102900	계약확정	0	없음	국민은행	정상	27.0	1342.0	2019-11-07	2019	4	11	45	3
3	66775111	렌탈	홈쇼핑/방송	2019-12-01	카드이체	A	96900	계약확정	0	없음	롯데카드	정상	24.0	1212.0	2019-12-01	2019	4	12	48	6
4	66784935	렌탈	서비스 방문	2019-12-26	CMS	A	105900	계약확정	0	없음	국민은행	정상	51.0	2124.0	2019-12-26	2019	4	12	52	3