[Seaborn] seaborn line plotting tutorial

 

 

 

In [2]:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="darkgrid")

 

relplot 기본설정은 scatter, 라인형식으로 바꾸려면 kind변수를 line으로 설정¶

In [3]:

df = pd.DataFrame(dict(time=np.arange(500),
                      value = np.random.randn(500).cumsum()))
g = sns.relplot(x='time', y='value', kind='line', data=df)
g.fig.autofmt_xdate()

 

 

일반적으로 x축을기반으로 순차적으로 라인그래프가 그려지는데 이는 sort 변수를 False로 설정하여 비활성화시킴¶

In [4]:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(500, 2).cumsum(axis=0), columns=['x', 'y'])
sns.relplot(x='x', y='y', sort=False, kind='line', data=df)

Out[4]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7facfa4d92b0>

 

 

한개의 x축에서 여러개 y값을 가질 때, seaborn에서는 평균값을 실선으로 95% confidence interval을 범위값으로 표현¶

In [5]:

fmri = sns.load_dataset('fmri')
sns.relplot(x='timepoint', y='signal', kind='line', data=fmri)

Out[5]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7facfa824f98>

 

 

confidence interval을 비활성화를 하려면 ci 변수를 None으로 설정¶

In [6]:

sns.relplot(x='timepoint', y='signal', ci=None, kind='line', data=fmri)

Out[6]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7face8550f28>

 

 

confidence interval이 아닌 표준편차를 보여주려면 ci변수를 sd로 설정¶

In [7]:

sns.relplot(x='timepoint', y='signal', ci='sd', kind='line', data=fmri)

Out[7]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7facfa387e48>

 

 

만일 한개의 x축에 여러개 y값을 보여주고싶다면 estimator 값을 None으로 설정¶

In [10]:

sns.relplot(x='timepoint', y='signal', estimator=None, kind='line', data=fmri)

Out[10]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7face8966828>

 

 

line그래프에 카테고리를 적용할경우 scatter형식과 마찬가지로 hue에 column이름을 설정¶

In [13]:

sns.relplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', kind='line', data=fmri)

Out[13]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7facb8cd6710>

 

In [14]:

sns.relplot(x="timepoint", y="signal", hue="region", style="event",
            kind="line", data=fmri);

 

 

마커유형도 지정이 가능하다 :)¶

In [15]:

sns.relplot(x="timepoint", y="signal", hue="region", style="event",
            dashes=False, markers=True, kind="line", data=fmri);

 

 

날짜형식 데이터 plotting¶

In [17]:

df = pd.DataFrame(dict(time=pd.date_range('2019-1-1', periods=200),
                      value=np.random.randn(200).cumsum()))
g = sns.relplot(x='time', y='value', kind='line', data=df)
g.fig.autofmt_xdate()

 

 

Appendix¶

관계형 데이터 plotting¶

In [19]:

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.relplot(x='total_bill', y='tip', hue='smoker',
           col='time', data=tips)

Out[19]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7facb8a2cba8>

 

In [20]:

sns.relplot(x='timepoint', y='signal', hue='subject',
           col='region', row='event', height=3,
           kind = 'line', estimator=None, data=fmri)

Out[20]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7facfa91f048>

 

In [25]:

sns.relplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', style='event',
           col='subject', col_wrap=5,
           height=3, aspect=.75, linewidth=2.5,
           kind='line', data=fmri.query("region == 'frontal'"))

Out[25]:

<seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x7facb93a3710>