S03L07 – 박스플롯과 바이올린 플롯

html
데이터 시각화 마스터하기: 파이썬의 Seaborn을 사용한 박스플롯과 바이올린 플롯 이해하기
데이터 시각화는 효과적인 데이터 분석의 초석으로, 데이터 과학자와 분석가들이 데이터 세트에서 패턴, 추세 및 이상치를 발견할 수 있게 해줍니다. 사용 가능한 수많은 시각화 도구 중에서 박스플롯과 바이올린 플롯은 분포를 요약하고 서로 다른 범주 간의 데이터를 비교하는 데 매우 유용합니다. 이 포괄적인 가이드에서는 Python의 Seaborn 라이브러리를 사용하여 이러한 두 가지 강력한 시각화 기법을 깊이 있게 탐구하고, 실용적인 시연을 위해 고전적인 Iris 데이터 세트를 활용할 것입니다.
---
목차

  데이터 시각화 소개
  Iris 데이터 세트 이해하기
  박스플롯: 포괄적인 가이드
    
      박스플롯이란?
      Seaborn으로 박스플롯 만들기
      박스플롯 해석하기
      박스플롯에서 이상치 처리하기
    
  
  바이올린 플롯: 데이터 분포 통찰력 향상
    
      바이올린 플롯이란?
      Seaborn으로 바이올린 플롯 만들기
      박스플롯과 바이올린 플롯 비교하기
    
  
  실용적인 구현: Jupyter Notebook 워크스루
  데이터 분석에서의 사용 사례
  결론
  추가 자료

---
데이터 시각화 소개
데이터 시각화는 원시 데이터를 그래픽 표현으로 변환하여 복잡한 데이터를 보다 접근 가능하고 이해하기 쉽게 만듭니다. 효과적인 시각화는 표 형식 데이터에서 눈에 띄지 않을 수 있는 패턴, 상관관계 및 이상 현상을 드러낼 수 있습니다. 다양한 시각화 기법 중에서 박스플롯과 바이올린 플롯은 분포 특성을 간결하게 요약하고 서로 다른 범주나 그룹 간의 비교를 용이하게 하는 능력으로 두드러집니다.
---
Iris 데이터 세트 이해하기
시각화 기법을 깊이 있게 다루기 전에, 우리가 사용할 데이터 세트인 Iris 데이터 세트에 익숙해지는 것이 중요합니다. 이 데이터 세트는 기계 학습 및 통계 분야에서 필수적으로 사용되며, 분류 작업을 위한 고전적인 예제를 제공합니다.
Iris 데이터 세트 개요

  특성:
    
      꽃받침 길이: 센티미터 단위의 꽃받침 길이.
      꽃받침 너비: 센티미터 단위의 꽃받침 너비.
      꽃잎 길이: 센티미터 단위의 꽃잎 길이.
      꽃잎 너비: 센티미터 단위의 꽃잎 너비.
      클래스: 아이리스 꽃의 종류 (Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica).
    
  
  목적: 이 데이터 세트는 주로 분류 알고리즘을 테스트하는 데 사용되며, 꽃의 측정을 기반으로 종을 예측하는 것이 목표입니다.

---
박스플롯: 포괄적인 가이드
박스플롯이란?
박스플롯, 또는 위스커 플롯으로도 알려진 이 그래프는 다섯 개의 숫자 요약을 기반으로 데이터 분포를 표준화된 방식으로 표시하는 방법입니다:

  최소값: 가장 작은 데이터 포인트.
  제1사분위수 (Q1): 데이터 세트 하위 절반의 중앙값.
  중앙값 (Q2): 데이터 세트의 중간 값.
  제3사분위수 (Q3): 데이터 세트 상위 절반의 중앙값.
  최대값: 가장 큰 데이터 포인트.

또한, 박스플롯은 데이터 전체 패턴에서 크게 벗어난 이상치를 강조 표시하는 경우가 많습니다.
Seaborn으로 박스플롯 만들기
Matplotlib을 기반으로 한 Python의 데이터 시각화 라이브러리인 Seaborn은 박스플롯을 쉽게 만들 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 다음은 Iris 데이터 세트를 사용한 단계별 가이드입니다.
1단계: 필요한 라이브러리 가져오기




		
		
			
			
Java
			
			import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
					
				
			
		


2단계: Iris 데이터 세트 로드하기




		
		
			
			
Java
			
			names = ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','class']
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
iris.head()
			
				
					
				
					1
2
3
				
						names = ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','class']
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
iris.head()
					
				
			
		


출력:




		
		
			
			
Java
			
			   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width        class
0           5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
				
						   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width        class
0           5.1          3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4           5.0          3.6           1.4          0.2  Iris-setosa
					
				
			
		


3단계: 박스플롯 생성하기




		
		
			
			
Java
			
			sns.boxplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
				
						sns.boxplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
plt.show()
					
				
			
		


출력:

박스플롯 해석하기
박스플롯의 구성 요소를 이해하는 것은 효과적인 데이터 해석에 매우 중요합니다:

  박스: Q1부터 Q3까지(25번째 백분위수부터 75번째 백분위수까지) 확장된 사분위 범위를 나타내며, 데이터의 중간 50%를 포함합니다.
  중앙선: 데이터의 중앙값(Q2)을 나타내는 박스 내의 선.
  수염: 박스에서 최소값과 최대값까지 확장된 선으로, 각각 하위 사분위수와 상위 사분위수에서 1.5 * IQR 범위 내에 있는 값들입니다.
  이상치: 수염 바깥에 있는 데이터 포인트로, 개별 점이나 점으로 표시됩니다.

Iris 데이터 세트의 박스플롯에서는:

  클래스: 플롯은 세 가지 Iris 종(Setosa, Versicolor, Virginica) 간의 꽃잎 길이를 비교합니다.
  분포: 
    
      Iris-setosa는 변동이 적은 촘촘한 분포를 보입니다.
      Iris-versicolor와 Iris-virginica는 겹치는 범위를 보여주어 꽃잎 길이만으로 분류하는 데 잠재적인 어려움을 나타냅니다.
    
  
  이상치: 나머지 데이터와 현저하게 벗어난 점들로, 추가 조사나 처리가 필요할 수 있습니다.

박스플롯에서 이상치 처리하기
이상치는 머신 러닝 모델의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 이를 처리하는 방법입니다:

  식별: 박스플롯은 이상치를 시각적으로 강조하여 이상 현상을 쉽게 발견할 수 있게 합니다.
  분석: 이상치가 실제 데이터 포인트인지 오류인지를 판단합니다.
  처리:
    
      제거: 오류이거나 무관한 것으로 판단되면 이상치를 제외합니다.
      변환: 이상치의 영향을 줄이기 위해 변환을 적용합니다.
      유지: 데이터 분포에 대한 귀중한 정보를 가지고 있다면 이상치를 유지합니다.
    
  

예제 결정 규칙:

  수염 근처의 이상치 클러스터: 자연스러운 변동을 나타낼 수 있으므로 유지하는 것을 고려합니다.
  고립된 이상치: 분석을 왜곡할 가능성이 높다면 제거를 고려합니다.

---
바이올린 플롯: 데이터 분포 통찰력 향상
바이올린 플롯이란?
바이올린 플롯은 박스플롯과 커널 밀도 플롯의 기능을 결합하여 데이터 분포에 대한 보다 상세한 뷰를 제공합니다. 이는 다양한 값에서 데이터의 확률 밀도를 보여주어 분포 형태에 대한 깊은 이해를 가능하게 합니다.
Seaborn으로 바이올린 플롯 만들기
같은 Iris 데이터 세트를 사용하여 바이올린 플롯을 만들어 보겠습니다.
1단계: 바이올린 플롯 생성하기




		
		
			
			
Java
			
			sns.violinplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(10, 10)
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sns.violinplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(10, 10)
plt.show()
					
				
			
		


출력:

바이올린 플롯 해석하기
바이올린 플롯은 여러 가지 통찰력을 제공합니다:

  밀도 추정: 바이올린의 폭은 다양한 값에서 데이터 밀도를 나타내며, 관측치가 더 많은 영역을 강조합니다.
  박스플롯 요소: 많은 바이올린 플롯은 밀도 플롯 내에 전통적인 박스플롯 요소(중앙값, 사분위수)를 통합합니다.
  대칭성: 모양은 데이터 분포가 대칭인지 아니면 왜곡되었는지를 나타냅니다.
  다중 모드: 바이올린 플롯의 피크는 다중 모드 분포를 나타낼 수 있습니다.

Iris 데이터 세트의 바이올린 플롯에서는:

  종 비교: 플롯은 종 간의 꽃잎 길이 분포를 보다 명확하게 보여줍니다.
  밀도 피크: 밀도의 피크는 일반적인 꽃잎 길이 값을 나타낼 수 있습니다.
  왜도: 비대칭적인 형태는 클래스 내의 왜곡된 분포를 나타냅니다.

박스플롯과 바이올린 플롯 비교하기
두 플롯 모두 유용하지만 약간 다른 목적을 수행합니다:

  박스플롯:
    
      사분위수와 중앙값을 사용하여 간결한 요약을 제공합니다.
      이상치를 효과적으로 강조합니다.
      범주 간의 빠른 비교에 최적입니다.
    
  
  바이올린 플롯:
    
      밀도 추정을 통해 데이터 분포를 상세하게 보여줍니다.
      다중 모드 분포와 왜곡을 드러냅니다.
      데이터 분포의 형태를 이해하는 것이 중요한 경우에 유용합니다.
    
  

둘 중 선택하기:

  박스플롯은 단순성과 이상치 정보가 중요한 경우에 사용하세요.
  바이올린 플롯은 데이터 분포의 형태가 분석에 필수적인 경우에 선택하세요.

---
실용적인 구현: Jupyter Notebook 워크스루
실습을 선호하는 분들을 위해, Jupyter Notebook에서 이러한 시각화를 구현하면 실험과 반복적인 분석이 용이해집니다. 아래는 앞에서 설명한 단계를 간략하게 정리한 버전입니다.
1단계: 설정 및 데이터 로드하기




		
		
			
			
Java
			
			import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()

# Iris 데이터 세트 로드
names =  ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','class']
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
iris.head()
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
				
						import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
 
# Iris 데이터 세트 로드
names =  ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','class']
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
iris.head()
					
				
			
		


2단계: 박스플롯 생성하기




		
		
			
			
Java
			
			sns.boxplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
				
						sns.boxplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
plt.show()
					
				
			
		


3단계: 바이올린 플롯 생성하기




		
		
			
			
Java
			
			sns.violinplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(10, 10)
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sns.violinplot(data=iris, x='petal_length', y='class')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(10, 10)
plt.show()
					
				
			
		


참고: fig.set_size_inches(width, height)를 사용하여 그림 크기를 필요에 맞게 조정하여 명확성과 가독성을 보장하세요.
---
데이터 분석에서의 사용 사례
박스플롯과 바이올린 플롯을 언제 그리고 어떻게 사용할지 이해하면 데이터 분석 워크플로우를 크게 향상시킬 수 있습니다:

  특성 비교: 다양한 범주 간의 숫자형 특성 분포를 비교하여 패턴이나 이상 현상을 식별합니다.
  이상치 탐지: 추가 조사나 정리가 필요한 이상치를 빠르게 발견합니다.
  모델 준비: 데이터 분포와 분산을 이해하여 특징 선택 및 엔지니어링에 정보를 제공합니다.
  탐색적 데이터 분석 (EDA): 데이터 구조, 중심 경향 및 분산에 대한 초기 통찰력을 얻습니다.

예제: 고객 세분화에서 박스플롯은 다양한 인구 통계 그룹 간의 소비 습관을 비교할 수 있으며, 바이올린 플롯은 특정 그룹의 소비 변동성이 더 큰지와 같은 분포의 세부 사항을 보여줄 수 있습니다.
---
결론
박스플롯과 바이올린 플롯은 데이터 시각화 도구 상자에서 없어서는 안 될 도구로, 데이터 분포에 대한 독특하면서도 보완적인 뷰를 제공합니다. Seaborn을 사용하여 이러한 플롯을 마스터함으로써, 데이터 분석가와 과학자들은 데이터를 효과적으로 요약하고 이상치를 감지하며 기본 패턴에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 머신 러닝 모델을 준비하든 심층적인 탐색적 분석을 수행하든, 이러한 시각화 기법은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 명확성과 정밀성을 제공합니다.
---
추가 자료

  Seaborn 문서: https://seaborn.pydata.org/
  Matplotlib 문서: https://matplotlib.org/stable/contents.html
  Pandas 문서: https://pandas.pydata.org/docs/
  Kaggle의 Iris 데이터 세트: https://www.kaggle.com/uciml/iris
  Jake VanderPlas의 Python 데이터 과학 핸드북
  Ritchie S. King의 Seaborn을 활용한 실습 데이터 시각화

---
박스플롯과 바이올린 플롯을 데이터 분석 워크플로우에 통합함으로써, 복잡한 데이터 세트를 해석할 수 있는 능력을 향상시켜 보다 정확한 모델과 통찰력 있는 결론을 도출할 수 있습니다. 행복한 분석 되세요!