집 값 예측 분석...2

수치형데이터 및 명목형 데이터 시각화

#수치형 데이터
numeric_feature = data.columns[(data.dtypes==int) | (data.dtypes== float)]
# 카테고리형 데이터
categorical_feature = data.columns[data.dtypes=='O']

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use("ggplot")

feature = numeric_feature

# Boxplot 을 사용해서 데이터의 분포를 살펴봅니다.
plt.figure(figsize=(20,15))
plt.suptitle("Boxplots", fontsize=40)

for i in range(len(feature)):
    # 4행 3열 1~끝까지
    plt.subplot(4,3,i+1) # 수치형 데이터가 11개이므로 4*3=12개 자리가 필요합니다.
    # 그래프 제목 
    plt.title(feature[i])
    # 그래프그리기    
    plt.boxplot(data[feature[i]])
# 그래프출력  
plt.show()

# 히스토그램 을 사용해서 데이터의 분포를 살펴봅니다.
feature = categorical_feature

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.suptitle("Bar Plot", fontsize=40)

for i in range(len(feature)):
    # 1행 3열 1~끝
    plt.subplot(1,3,i+1)
    plt.title(feature[i], fontsize=20)
    temp = data[feature[i]].value_counts()
    plt.bar(temp.keys(), temp.values, width=0.5, color='b', alpha=0.5)
    plt.xticks(temp.keys(), fontsize=12)
plt.tight_layout(rect=[0, 0.03, 1, 0.95])
plt.show()