#05. toeic.csv

1. 코드

%matplotlib inline import pandas as pd import seaborn as sns

1. 새로운 데이터프레임 생성

female_df = toeic_df[toeic_df['Gender'] == 'female'] female_df

male_df = toeic_df[toeic_df['Gender'] == 'male'] male_df

2. Seaborn 시각화 그래프 (stripplot)

sns.stripplot(data=toeic_df, x='LC', y='RC', hue='Gender')

3. 리스트로 새로운 데이터프레임 생성 후 시각화

mean = [['Female', 348.333333, 398.333333], ['Male', 235.00, 258.75]] mean_df = pd.DataFrame(mean, columns=['Gender', 'LC_mean', 'RC_mean']) mean_df mean_df.plot(kind='bar', x='Gender')

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2. 발견한 인사이트

1. 'LC' 200점 이상, 'RC' 300점 이상인 사람('P')은 7명임

2. 'LC'와 'RC' 점수 간의 상관관계를 분석해보려고 했으나 유의미한 결과를 얻기에는 데이터가 부족함

3. 남여 평균 'LC'와 'RC' 점수를 비교함(여자가 'LC'와 'RC' 평균 점수 모두 남자보다 높았음) -> 시각화

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3. 한 줄 평가

• 남녀 평균 'LC'와 'RC' 점수를 female_df.mean()에서 바로 그래프로 나타내고 싶었으나 실패함 -> 성별로 평균 점수를 구한 데이터프레임을 새로 만들어서 그래프로 나타냄

• x축이 LC_mean, RC_mean, 성별로 막대 그래프 색깔을 다르게 나타내고 싶었으나 실패함

• 다중 막대그래프로 나타내고 싶었으나 실패함 -> 산점도로밖에 나타내지 못함

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cf. 다중막대그래프(로 나타내 보려고 했지만 실패)

[파이썬 matplotlib] 그룹형 막대그래프

cf. 새로운 데이터프레임을 만들고 다중 막대그래프로 나타냄

Pandas는 Matplotlib를 사용하여 막대 차트에 여러 열을 플롯합니다

cf. matplotlib - List of named colors

List of named colors — Matplotlib 3.1.0 documentation