반응형 시각화7 파이썬으로 상관관계(Correlation analysis) 분석하기 : 스피어만의 rho / 켄달의 tau 상관관계 분석(Correlation analysis)의 여러 분파들 지난 시간에는 상관관계 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 피어슨의 r에 대해 알아봤습니다. 2022.08.11 - [데이터과학 기초/통계] - 파이썬으로 상관관계(Correlation analysis) 분석하기 : 피어슨의 r 이 포스팅에서는 피어슨의 r을 소개하면서 반복적으로 "연속형 변수"라는 말을 강조했습니다. 이는 "연속형 변수(Continuous Variable)"와 "서열형 변수(Ordinal Variable)"의 속성 차이가 결과에 크게 영향을 미치는 데도 불구하고 현실에서 잘못 사용되거나, 혼용되는 경우가 많기 때문입니다. 오늘은 "서열형 변수(Ordinal Variable)"의 상관관계 분석을 위한 "스피어만의 ρ (Sp.. 2022. 8. 12. 파이썬 인터렉티브 시각화 - Altair 중급 (지도 차트) 지난시간에 이어 오늘은 Altair로 파이썬 인터렉티브 지도 시각화를 해 보겠습니다. 파이썬의 인터렉티브 지도 시각화 패키지는 1) Folium 2) Plotly 3) Altair 정도로 정리할 수 있습니다. 지도 시각화로만 봤을 때 Folium이 가장 편리하게 사용할 수 있지만 "지도"에만 한정되는 아쉬움이 있습니다. 반대로 Plotly나 Altair는 범용 인터렉티브 시각화 툴이기 때문에, "지도"를 포함한 다용도 시각화에 적합합니다. 지도 시각화만 필요하다면 Folium을, 지도를 포함한 대시보드를 구성한다면 Plotly나 Altair가 유리할 것입니다. GeoPandas? Altair로 지도 시각화를 수행하기 위해서는 "모양을 그려 줄" 데이터가 필요합니다. 간단히 말해 서울이나 부산은 대략 어.. 2022. 7. 24. 파이썬 인터렉티브 시각화 해 보기 - Altair 중급 (바 차트) Altair 그래프의 디테일 수정하기 이전 포스트에서 Altair의 기본을 이해했기 때문에, 응용으로 넘어가겠습니다. Altair에서 세부 파라미터를 수정하는 방식은 간단합니다. [차트 객체] + encode(배치) 와 같이 점차 붙여나가며 기초 구조를 만들어 나가는 과정에서 각 구조 안의 파라메터를 수정하면 되겠습니다. 바 차트를 그려보자 바 차트는 범용 차트로 카테고리의 빈도, 양을 측정할 때 사용합니다. 간단한 바 차트의 예를 들어볼까요? 우선, 성적 테스트 데이터셋을 하나 만들어 보겠습니다. 6명의 인원에 대한 성적과 분반 데이터셋입니다. 규칙은 간단하게, 6번 반복하면서 70~100 사이의 정수를 출력하도록 하고 Pandas 데이터 프레임으로 정리하겠습니다. # 6번 반복하면서, 70과 100사.. 2022. 7. 13. 파이썬으로 인터렉티브 시각화 해 보기 - Altair 기초 Altair는 파이썬(Python)을 기반으로 돌아가는 (인터렉티브) 시각화 패키지입니다. 비슷하게 파이썬에서 작동하는 인터렉티브 시각화 패키지로 플롯리(plotly)나 보케(bokeh)가 존재하지만, Altair는 선언형(declarative) 방식 중 독특한 문법을 보여주는 흥미로운 패키지입니다. 특히, Altair의 개발진 중 WWDC에서 발표된 Swift Chart를 개발한 인원이 존재하는 만큼, 퀄리티 있고 탄탄한 시각화 패키지라고 볼 수 있겠습니다. 오늘은 Altair의 기본 문법을 배우고, 간략한 시각화를 수행해 보겠습니다. Altair 기본 Altair는 시각화 표현 요소를 넣어줘야 작동합니다. 공식 User Guide 탭을 보면 다양한 요소가 있지만, 부가기능을 제외하고 많이 사용하는 요.. 2022. 7. 13. 이전 1 2 다음 반응형
