EDA

데이터 분석
공개

2025년 6월 17일

plot을 통한 자료 요약

범주형 자료 요약

  1. 도수분포표
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from seaborn import color_palette

df = pd.DataFrame(range(1, 11)).sample(100, replace=True)
table = pd.crosstab(index=df.values.flatten(), colnames=['질병'], columns='도수')
table.index = ["감염", "심장", "호흡기", "소화기", "신경", "근골격", "내분비", "정신", "피부", "기타"]
print(table)
질병   도수
감염    8
심장    8
호흡기   9
소화기  10
신경    9
근골격  16
내분비   6
정신   14
피부   11
기타    9
  1. 원형 그래프
plt.rcParams['font.family'] = 'Noto Sans KR'

table.plot(kind='bar', color='skyblue', legend=False)
plt.xlabel('사망 원인')
plt.ylabel('빈도수')
plt.title('사망 원인별 빈도수')
plt.xticks(rotation=0)
plt.show()

  1. 막대 그래프
plt.pie(table.iloc[:, 0], labels=list(table.index), colors=color_palette("pastel"), autopct='%1.1f%%')
plt.title('사망 원인별 빈도수')
plt.show()

  1. 파레토그림 (명목형)
  • 가장 큰 영향을 미치는 범주를 파악할 수 있는 그래프
  • 라이브러리는 딱히 없는거 같고, 뭐 많이 쓰지도 않는거 같아서 구현은 생략

이산형 자료 요약

  • 관측값의 종료가 적은 경우 그냥 범주형으로 처리할 수 있다. (단 파레토그림같은 순서가 바뀌는 기법은 사용하지 않는다.)
  • 관측값의 종류가 많을 경우, 연속형 자료로 처리할 수 있다.

연속형 자료 요약

  1. 점도표

  2. 도수분포표

  • 구간을 정하고 각 구간에 속하는 관측값의 개수를 세어 도수분포표를 만든다.
  1. 히스토그램
  • 상대도수를 계급구간의 폭으로 나눈 값을 막대의 높이로 사용하는 그래프
  1. 도수다각형
  • 중심의 위치, 퍼진 정도 등을 파악하는데 유용하다.
  • 또한 여러 자료를 비교하는 경우 히스토그램보다 유용하다.
  1. 줄기-잎 그림
  • 개개의 관측값에 대한 정보를 유지하면서 분포를 파악할 수 있는 그래프
  • 하지만 관측값의 갯수가 많거나 지나치게 흩어져 있는 경우 제한된 공간에 그리는 것이 불가능하다.

분포의 모양

  1. 종모양
  2. 이봉형: 두 개의 다른 집단이 섞여 있을 때 종종 나타난다.
  3. 균일형
  4. 오른쪽 편중
  5. 왼쪽 편중

수치를 통한 연속형 자료 요약

df.describe(include='all')
0
count 100.000000
mean 5.750000
std 2.764768
min 1.000000
25% 3.750000
50% 6.000000
75% 8.000000
max 10.000000

중심위치의 측도

  • 평균, 중앙값, 최빈값
from scipy import stats

print(f'평균: {np.mean(df)}, 중앙값: {np.median(df)}, 최빈값: {stats.mode(df)}')
평균: 5.75, 중앙값: 6.0, 최빈값: ModeResult(mode=array([6]), count=array([16]))

퍼진 정도의 측도

  • 분산, 표준편차, 범위, 사분위수, 변동계수
# 자유도 -1
print(f'분산: {np.var(df, ddof=1)}, 표준편차: {np.std(df, ddof=1)}, 범위: {np.ptp(df)}, 1,3분위수: {np.quantile(df, [0.25, 0.75])}, 변동계수: {np.std(df, ddof=1) / np.mean(df)}')
분산: 0    7.643939
dtype: float64, 표준편차: 0    2.764768
dtype: float64, 범위: 9, 1,3분위수: [3.75 8.  ], 변동계수: 0    0.480829
dtype: float64

box plot

  • 종모양의 데이터의 분포를 나타내는 데 적절하다.
  • 사전에 도수분포표, 히스토그램, 줄기-잎 그림으로 봉우리를 파악해야 한다.
plt.boxplot(df)
{'whiskers': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f650aca7b60>,
  <matplotlib.lines.Line2D at 0x7f650aca7e00>],
 'caps': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f650aca64b0>,
  <matplotlib.lines.Line2D at 0x7f650acdc290>],
 'boxes': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f650aca7890>],
 'medians': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f650acdc590>],
 'fliers': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f650acdc830>],
 'means': []}

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