[Visualization] - Parallel Plots( 평행 플롯) 사용법 및 예제

 

 

 

Introduction - What is Parallel Plots?

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• 평행 플롯을 사용하면 일련의 숫자 변수에 대한 여러 개별 관측의 특징을 비교할 수 있습니다.
• x축에는 꽃잎 길이와 같은 각각의 feature(column)을 나타냅니다.
• 데이터프레임의 각 row만큼 y축을 만들어 동일한 행에 있는 값을 선으로 연결합니다.
• 데이터의 분포와 관계를 더 이해할 수 있습니다.
• 컬럼을 분류하는데 도움을 줍니다.

 

 Content - 예제 및 코드

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데이터 전처리와 시각화에 필요한 라이브러리를 불러옵니다.

 

사용한 데이터셋은 여기 있습니다.

Iris.csv%3FX-Goog-Algorithm=GOOG4-RSA-SHA256&X-Goog-Credential=gcp-kaggle-com@kaggle-161607.iam.gserviceaccount.com%2F20210507%2Fauto%2Fstorage%2Fgoog4_request&X-Goog-Date=20210507T141034Z&X-Goog-Expires=259199&X-Go.csv

0.00MB

 

 

사용할 데이터셋을 불러오고 필요없는 컬럼은 제거합니다.

 

  Parameters  

frame = : 데이터 프레임 입력
class_column = : 클래스 네임을 포함하는 컬럼 이름 입력
colormap =  : 사용할 colormap 이름

 

 

출력결과

그래프를 보면 x축의 3 번째 라인에 있는 컬럼이 분류에 더 큰 도움을 준다는 것을 알 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

Reference

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m.blog.naver.com/wideeyed/221532793291

[Python] Parallel Coordinates(평행 좌표) Plot

 

www.kaggle.com/kanncaa1/rare-visualization-tools

Rare Visualization Tools

 

pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.plotting.parallel_coordinates.html

pandas.plotting.parallel_coordinates — pandas 1.2.4 documentation

 

visualize.tistory.com/46

▶R로만드는 데이터시각화 :: 기초 - 평행좌표그래프