이 포스팅은 시각화 정리 시리즈 16 편 중 6 번째 글 입니다.
카테고리 변수에 대한 y 분포를 그려주는 Strip plot에 대해 알아보자.
연습 kaggle notebook
카테고리 변수와의 y 분포를 한눈에!
이전의 산점도는 연속, 연속 변수에 대한 그래프로 볼 수 있다. 이번에는 x가 카테고리 변수일 때, 각각의 값에 대한 분포가 어떻게 되는지를 알아보자. 이 때 jitter란, 각각의 카테고리에 대해 산점도를 그린 후 겹치는 점에 대해 파악하기 어려운 점을 해결해주는 도구이다.
위 그림은 겹치는 점에 대해 어떤 분포를 갖고 있는 지 알기 어렵다. 그렇기 때문에, 그리는데 있어서 x방향으로 랜덤 수를 주어 겹치지 않게 하는 기능이다.
# Useful for:
# Draw a scatterplot where one variable is categorical.
# This is useful to see the distribution of the points of each category.
# More info:
# https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.stripplot.html
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# get the data
PATH = '/kaggle/input/the-50-plot-challenge/mpg_ggplot2.csv'
df = pd.read_csv(PATH)
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# prepare the data for plotting
# separate x and y variables
x = df["cty"]
y = df["hwy"]
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# instanciate the figure
plt.figure(figsize = (10, 7))
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# plot the data using seaborn
ax = sns.stripplot(x, y)
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------
# prettify the plot
# set title
ax.set_title("Jitter plot");
