Pandas에서 히스토그램 만들기: 단계별 가이드

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Rajiv Chandra

Published on 2023. 8. 17.

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데이터 시각화는 데이터 분석의 중요한 요소입니다. 시각화를 통해 복잡한 데이터 세트를 이해하고, 원시 데이터로부터 즉각적으로 파악하기 어려웠던 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 시각화를 위한 가장 효과적인 도구 중 하나는 히스토그램입니다. 이 문서에서는 히스토그램에 대해 자세히 알아보고, 특히 Python의 Pandas 라이브러리를 사용하여 히스토그램을 만드는 방법에 초점을 맞춥니다.

Pandas는 NumPy, Matplotlib 및 Seaborn과 같은 다른 Python 라이브러리와 함께 Python에서 데이터 시각화의 기반이 됩니다. 이러한 라이브러리들은 히스토그램을 생성, 사용자 정의 및 해석하기 쉽도록 다양한 도구와 기능을 제공합니다. 이 문서는 실제 예시와 흔히 하는 실수를 피하기 위한 팁과 함께 Pandas에서 히스토그램을 만드는 전체적인 가이드 역할을 할 것입니다.

히스토그램 이해하기

히스토그램은 데이터를 지정된 범위로 그룹화하여 데이터 포인트를 그래픽으로 나타낸 것입니다. 데이터는 구간으로 나눠져 있으며, 각 구간에 속하는 데이터 포인트의 수는 막대의 높이로 표시됩니다. 히스토그램은 데이터 분석에 있어서 중요한 도구로서, 값의 범위인 구간 내에 있는 데이터 포인트의 개수를 나타내는 수치 데이터를 시각적으로 해석할 수 있게 해줍니다.

히스토그램에는 다양한 유형이 있으며, 각각 특정한 목적을 제공합니다. 가장 흔한 유형은 도수 히스토그램, 상대 도수 히스토그램, 누적 도수 히스토그램 및 밀도 히스토그램입니다. 각 유형은 데이터에 대한 다른 시각을 제공하여 데이터 분석가가 특정 인사이트를 도출할 수 있게 합니다.

히스토그램을 해석하는 것은 처음에는 어려울 수 있지만, 연습을 통해 자연스러운 능력이 될 수 있습니다. 핵심은 분포의 형태를 이해하는 것입니다. 예를 들어, 가운데에 봉우리가 있는 그래프(벨 모양)는 정규 분포를 나타냅니다. 오른쪽으로 긴 꼬리를 가진 히스토그램은 양의 비대칭을 나타내고, 왼쪽으로 긴 꼬리를 가진 히스토그램은 음의 비대칭을 나타냅니다.

Pandas에서 히스토그램 만들기

Pandas는 Python을 기반으로 한 강력한 데이터 분석 도구입니다. 이는 컬럼이 동일하지 않은 다차원 레이블 데이터 구조인 유연하고 효율적인 DataFrame 개체를 제공합니다. Pandas를 사용하면 히스토그램을 만드는 것이 간단한 과정이 됩니다.

Pandas에서 히스토그램을 만들기 위해 먼저 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. 이에는 데이터 조작을 위한 Pandas와 데이터 시각화를 위한 Matplotlib이 포함됩니다. 라이브러리가 가져와지면 Pandas에서 제공하는 hist() 함수를 사용하여 히스토그램을 생성할 수 있습니다.

다음은 간단한 예시입니다:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 간단한 DataFrame 생성
data = {'Values': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 히스토그램 생성
df['Values'].hist(bins=4)
 
plt.show()

이 예시에서는 먼저 몇 가지 값이 있는 간단한 DataFrame을 생성합니다. 그런 다음 DataFrame의 'Values' 열에 대해 hist() 함수를 호출하고, 히스토그램에 원하는 구간 수를 지정합니다. plt.show() 함수를 사용하여 히스토그램을 표시합니다.

Pandas에서 히스토그램을 만드는 것은 간단하지만, 일반적으로 실수하는 실수가 있습니다. 가장 흔한 실수 중 하나는 잘못된 구간 수를 선택하는 것입니다.

히스토그램의 구간 수는 세부 수준을 결정합니다. 구간 크기가 너무 작으면 히스토그램이 너무 세부적으로 표시되어 전체적인 데이터 형태를 파악하기 어려울 수 있습니다. 반대로, 구간 크기가 너무 크면 히스토그램이 충분한 세부 정보를 제공하지 못해 데이터의 과소 단순화로 이어질 수 있습니다. 따라서 올바른 구간 크기를 선택하는 것은 효과적인 히스토그램을 만들기 위해 중요합니다.

Matplotlib과 Seaborn으로 히스토그램 개선하기

Pandas는 히스토그램을 생성하기 위한 기본 기능을 제공하지만, Matplotlib 및 Seaborn 라이브러리를 사용하여 이러한 히스토그램을 더욱 개선하고 정보를 보다 쉽게 얻을 수 있고 시각적으로 매력적인 모습으로 만들 수 있습니다.

Matplotlib은 Python에서 정적, 애니메이션 및 대화형 플롯을 생성하기 위한 다양한 기능을 제공하는 강력한 플롯 라이브러리입니다. 이를 통해 히스토그램의 색상을 변경하고 레이블을 추가하며 구간 크기를 조정하는 등 다양한 방법으로 히스토그램을 사용자 정의할 수 있습니다.

한편, Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 한 통계적 데이터 시각화 라이브러리입니다. 히스토그램을 포함한 다양한 매력적인 그래프를 생성하기 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다. Seaborn의 히스토그램은 분포의 부드러운 표현을 제공하는 밀도 추정값을 플롯할 수도 있습니다.

Matplotlib 및 Seaborn을 사용하여 히스토그램을 생성하는 예시입니다:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 간단한 DataFrame 생성
data = {'Values': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Matplotlib을 사용하여 히스토그램 생성
plt.hist(df['Values'], bins=4, color='blue', edgecolor='black')
plt.title('Matplotlib을 이용한 히스토그램')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
 
# Seaborn을 사용하여 히스토그램 생성
sns.histplot(df['Values'], bins=4, color='green', kde=True)
plt.title('Seaborn을 이용한 히스토그램')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

이 예시에서는 먼저 Matplotlib을 사용하여 히스토그램을 생성하며, 막대의 색상 및 가장자리 색상을 지정합니다. 그런 다음 Seaborn을 사용하여 히스토그램을 생성하며, 막대의 색상을 지정하고 밀도 추정값(kde=True)을 추가합니다. 맷플롯립(Matplotlib)과 시본(Seaborn)은 더 많은 사용자 정의 옵션을 제공하지만, 이러한 옵션을 현명하게 사용하는 것이 중요합니다. 히스토그램을 과도하게 복잡하게 만들면 데이터 시각화의 목적이 무너지기 때문에 해석하기가 더 어려울 수 있습니다. 따라서, 히스토그램을 생성할 때는 사용자 정의와 단순성 사이에서 균형을 유지하는 것이 중요합니다.

고급 히스토그램 기법

기본적인 히스토그램 생성에 익숙해지면, 데이터에 대한 추가적인 통찰력을 제공할 수 있는 고급 기법도 탐색해 볼 수 있습니다. 예를 들어, 스택 히스토그램, 이차원 히스토그램 또는 삼차원 히스토그램을 생성할 수 있습니다.

스택 히스토그램은 두 개 이상의 데이터 집합을 비교할 수 있습니다. 이는 변수의 분포가 카테고리별로 어떻게 다른지 확인하고자 할 때 특히 유용합니다. 스택 히스토그램에서는 다른 카테고리의 막대가 서로 위에 쌓여 표시됩니다.

반면, 이차원 히스토그램은 두 변수 간의 관계를 탐색할 수 있습니다. 이차원 히스토그램은 막대가 아닌, 각 구간 내 데이터 점의 빈도를 나타내는 색깔로 된 사각형을 사용합니다.

삼차원 히스토그램은 이를 한 단계 더 나아가서 세 번째 차원을 추가합니다. 이는 복잡한 다중 변수로 구성된 데이터를 다룰 때 유용할 수 있습니다. 그러나, 삼차원 히스토그램은 해석하기가 어렵기 때문에 신중하게 사용되어야 합니다.

Pandas와 Matplotlib을 사용하여 스택 히스토그램을 생성하는 예시는 다음과 같습니다:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 간단한 데이터프레임 생성
data = {'Category1': [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],
        'Category2': [2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 스택 히스토그램 생성
plt.hist([df['Category1'], df['Category2']], bins=4, stacked=True)
plt.title('스택 히스토그램')
plt.xlabel('값')
plt.ylabel('빈도')
plt.legend(['Category1', 'Category2'])
plt.show()

이 예시에서는 먼저 두 가지 카테고리를 가진 데이터프레임을 생성합니다. 그리고 hist() 함수에 두 카테고리의 리스트를 전달하여 스택 히스토그램을 생성합니다. stacked=True 옵션은 스택 히스토그램을 생성하려는 것을 나타냅니다.

결론

히스토그램 생성은 데이터 분석 및 데이터 시각화에 기본적인 기술입니다. Python의 판다스(Pandas), 맷플롯립(Matplotlib), 시본(Seaborn) 라이브러리를 사용하면 간단한 것부터 고급 기법까지 다양한 종류의 히스토그램을 생성하여 데이터에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 시각화의 효과적인 관건은 단순히 시각적으로 매력적인 그래픽을 만드는 것뿐 아니라, 이러한 그래픽이 기본 데이터를 정확하게 나타내고 해석하기 쉽도록 하는 것입니다.

자주 묻는 질문

1. 히스토그램이란 무엇인가요?

히스토그램은 데이터를 지정된 범위로 그룹화하여 그룹 내 데이터 포인트의 개수를 막대의 높이로 나타내는 데이터의 그래픽 표현입니다.

2. 판다스에서 히스토그램을 어떻게 생성하나요?

판다스에서 히스토그램을 생성하려면 먼저 데이터 조작을 위해 필요한 라이브러리인 판다스(Pandas)와 데이터 시각화를 위한 맷플롯립(Matplotlib)과 같은 라이브러리를 가져와야 합니다. 라이브러리를 가져온 후에는 판다스에서 제공하는 hist() 함수를 사용하여 히스토그램을 생성할 수 있습니다.

3. 히스토그램 생성 시 주의해야 할 일반적인 실수는 무엇인가요?

가장 일반적인 실수 중 하나는 올바른 구간의 개수를 선택하지 않는 것입니다. 구간의 크기가 너무 작으면 히스토그램이 너무 자세하게 표시되어 전체 데이터의 형태를 파악하기 어려울 수 있습니다. 반대로 구간의 크기가 너무 크면 히스토그램이 충분한 세부 정보를 제공하지 않아 데이터의 과도한 단순화로 이어질 수 있습니다.