seaborn 패키지를 이용한 상자그림(Boxplot) 작성하기

# 패키지 불러오기

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

import seaborn as sns

import numpy as np

# 화면 스타일 설정하기

sns.set_style("whitegrid")

# 파이썬에서 제공하는 데이터 불러오기
tips = sns.load_dataset("tips")

# 1. 상자그림 작성하기 : 가로 방향

sns.boxplot(x = "total_bill",  data = tips)

plt.show()

# 2. 상자그림 작성하기 : 세로 방향

sns.boxplot(x = "total_bill", orient = "v", data = tips)

plt.show()

# 3. 집단별 상자그림 작성하기 : 일변량 질적 자료

sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill", data = tips)

plt.show()

# 4. 집단별 상자그림 작성하기 : 이변량 질적 자료

sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill",  hue = "smoker", data = tips)

plt.show()

# 5. 집단별 상자그림 작성하기 : 색깔 변경하기

sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill",  hue = "smoker", palette = "Set3", data = tips)

plt.show()

sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill",  hue = "smoker", palette = "muted", data = tips)

plt.show()

sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill",  hue = "smoker", palette = "RdBu", data = tips)

plt.show()

sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill",  hue = "smoker", palette = "Blues_d", data = tips)

plt.show()

# 6. swarmplot 추가하기

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color=".25")

plt.show()

# 7. factorplot 추가하기

sns.factorplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="time", data=tips, kind="box", size=4, aspect=0.7)

plt.show()

[출처] https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.boxplot.html