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관계 시각화: 꿀에 대한 모든 것 🍯


관계 시각화 - Sketchnote by @nitya

자연을 중심으로 한 연구를 계속하며, 다양한 꿀 종류 간의 관계를 보여주는 흥미로운 시각화를 탐구해 봅시다. 이 데이터셋은 미국 농무부에서 제공된 자료를 기반으로 합니다.

약 600개의 항목으로 구성된 이 데이터셋은 미국 여러 주에서의 꿀 생산을 보여줍니다. 예를 들어, 주별로 꿀벌 군집 수, 군집당 생산량, 총 생산량, 재고, 파운드당 가격, 그리고 1998년부터 2012년까지 각 주에서 생산된 꿀의 가치를 연도별로 확인할 수 있습니다.

특정 주의 연간 생산량과 해당 주의 꿀 가격 간의 관계를 시각화하면 흥미로울 것입니다. 또는 주별 꿀벌 군집당 생산량 간의 관계를 시각화할 수도 있습니다. 이 기간은 2006년에 처음 발생한 '꿀벌 군집 붕괴 현상(CCD)'(http://npic.orst.edu/envir/ccd.html)을 포함하므로, 연구하기에 의미 있는 데이터셋입니다. 🐝

강의 전 퀴즈

이번 강의에서는 이전에 사용했던 Seaborn 라이브러리를 활용하여 변수 간의 관계를 시각화할 수 있습니다. 특히 Seaborn의 relplot 함수는 산점도와 선 그래프를 사용하여 '통계적 관계'를 빠르게 시각화할 수 있어 데이터 과학자가 변수 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다.

산점도

산점도를 사용하여 주별로 꿀 가격이 연도별로 어떻게 변화했는지 보여주세요. Seaborn의 relplot을 사용하면 주 데이터를 그룹화하고 범주형 및 숫자형 데이터를 모두 표시할 수 있습니다.

먼저 데이터를 가져오고 Seaborn을 가져옵니다:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv')
honey.head()

꿀 데이터에는 연도와 파운드당 가격을 포함하여 여러 흥미로운 열이 있습니다. 이를 미국 주별로 그룹화하여 탐색해 봅시다:

state	numcol	yieldpercol	totalprod	stocks	priceperlb	prodvalue	year
AL	16000	71	1136000	159000	0.72	818000	1998
AZ	55000	60	3300000	1485000	0.64	2112000	1998
AR	53000	65	3445000	1688000	0.59	2033000	1998
CA	450000	83	37350000	12326000	0.62	23157000	1998
CO	27000	72	1944000	1594000	0.7	1361000	1998

파운드당 꿀 가격과 꿀의 원산지인 미국 주 간의 관계를 보여주는 기본 산점도를 만들어 보세요. y 축을 충분히 높게 설정하여 모든 주를 표시하세요:

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5);

이제 꿀 색상 테마를 추가하여 연도별로 가격이 어떻게 변화했는지 보여주세요. 'hue' 매개변수를 추가하여 연도별 변화를 표시할 수 있습니다:

✅ Seaborn에서 사용할 수 있는 색상 팔레트에 대해 자세히 알아보세요 - 아름다운 무지개 색상 테마를 시도해 보세요!

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5);

이 색상 테마 변경을 통해 꿀 가격이 연도별로 강한 상승 추세를 보인다는 것을 명확히 알 수 있습니다. 실제로 데이터를 샘플링하여 확인해 보면(예: 애리조나 주) 연도별로 가격이 증가하는 패턴을 확인할 수 있으며, 몇 가지 예외를 제외하고는 그렇습니다:

state	numcol	yieldpercol	totalprod	stocks	priceperlb	prodvalue	year
AZ	55000	60	3300000	1485000	0.64	2112000	1998
AZ	52000	62	3224000	1548000	0.62	1999000	1999
AZ	40000	59	2360000	1322000	0.73	1723000	2000
AZ	43000	59	2537000	1142000	0.72	1827000	2001
AZ	38000	63	2394000	1197000	1.08	2586000	2002
AZ	35000	72	2520000	983000	1.34	3377000	2003
AZ	32000	55	1760000	774000	1.11	1954000	2004
AZ	36000	50	1800000	720000	1.04	1872000	2005
AZ	30000	65	1950000	839000	0.91	1775000	2006
AZ	30000	64	1920000	902000	1.26	2419000	2007
AZ	25000	64	1600000	336000	1.26	2016000	2008
AZ	20000	52	1040000	562000	1.45	1508000	2009
AZ	24000	77	1848000	665000	1.52	2809000	2010
AZ	23000	53	1219000	427000	1.55	1889000	2011
AZ	22000	46	1012000	253000	1.79	1811000	2012

색상 대신 크기를 사용하여 이 변화를 시각화하는 것도 가능합니다. 색맹 사용자에게는 이 방법이 더 나은 옵션일 수 있습니다. 점의 크기를 증가시켜 가격 상승을 표시하도록 시각화를 수정하세요:

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5);

점의 크기가 점차 증가하는 것을 볼 수 있습니다.

이것이 단순히 수요와 공급의 문제일까요? 기후 변화와 꿀벌 군집 붕괴와 같은 요인으로 인해 연도별로 구매 가능한 꿀이 줄어들고, 그 결과 가격이 상승하는 것일까요?

이 데이터셋의 변수 간 상관관계를 발견하기 위해 선 그래프를 탐구해 봅시다.

선 그래프

질문: 꿀의 파운드당 가격이 연도별로 명확히 상승하고 있나요? 이를 가장 쉽게 확인하려면 단일 선 그래프를 만들어 보세요:

sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey);

답변: 네, 2003년을 중심으로 몇 가지 예외가 있습니다:

✅ Seaborn은 데이터를 하나의 선으로 집계하며, "각 x 값에서 여러 측정을 평균과 평균 주변의 95% 신뢰 구간을 표시하여 플로팅합니다". 출처. 이 시간 소모적인 동작은 ci=None을 추가하여 비활성화할 수 있습니다.

질문: 그렇다면 2003년에는 꿀 공급량에서도 급증이 있었나요? 연도별 총 생산량을 살펴보면 어떨까요?

sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey);

답변: 그렇지 않습니다. 총 생산량을 보면, 특정 연도에는 실제로 증가한 것으로 보이지만, 일반적으로 꿀 생산량은 이 기간 동안 감소하는 추세입니다.

질문: 그렇다면 2003년 꿀 가격 급등의 원인은 무엇일까요?

이를 알아내기 위해 Facet Grid를 탐구해 봅시다.

Facet Grid

Facet Grid는 데이터셋의 한 측면(예: '연도')을 선택하여 너무 많은 Facet이 생성되지 않도록 합니다. Seaborn은 선택한 x 및 y 좌표에 대해 각 Facet에 대해 플롯을 생성하여 비교를 쉽게 할 수 있습니다. 2003년이 이 비교에서 두드러지게 나타날까요?

Seaborn의 문서를 참고하여 relplot을 계속 사용하여 Facet Grid를 생성하세요.

sns.relplot(
    data=honey, 
    x="yieldpercol", y="numcol",
    col="year", 
    col_wrap=3,
    kind="line"
    )

이 시각화에서는 꿀벌 군집당 생산량과 꿀벌 군집 수를 연도별로 나란히 비교할 수 있으며, 열을 3으로 설정하여 랩을 적용합니다:

이 데이터셋에서는 연도별, 주별 꿀벌 군집 수와 생산량에 관해 특별히 두드러지는 점은 없습니다. 이 두 변수 간의 상관관계를 찾는 다른 방법이 있을까요?

이중 선 그래프

Seaborn의 'despine'을 사용하여 상단 및 오른쪽 축을 제거하고, Matplotlib에서 제공하는 ax.twinx를 사용하여 두 개의 선 그래프를 겹쳐 보세요. Twinx는 x 축을 공유하고 두 개의 y 축을 표시할 수 있습니다. 꿀벌 군집당 생산량과 꿀벌 군집 수를 겹쳐서 표시하세요:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey, 
                        label = 'Number of bee colonies', legend=False)
sns.despine()
plt.ylabel('# colonies')
plt.title('Honey Production Year over Year');

ax2 = ax.twinx()
lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r", 
                         label ='Yield per colony', legend=False) 
sns.despine(right=False)
plt.ylabel('colony yield')
ax.figure.legend();

2003년을 중심으로 눈에 띄는 점은 없지만, 이 강의를 조금 더 긍정적인 노트로 마무리할 수 있습니다: 꿀벌 군집 수는 전반적으로 감소하고 있지만, 군집 수는 안정화되고 있으며 군집당 생산량은 감소하고 있습니다.

힘내라, 꿀벌들!

🐝❤️

🚀 도전 과제

이번 강의에서는 산점도와 선 그래프, Facet Grid를 포함한 다양한 시각화 방법에 대해 배웠습니다. 이전 강의에서 사용했던 다른 데이터셋을 사용하여 Facet Grid를 생성해 보세요. 이를 생성하는 데 걸리는 시간과 그리드 수를 조정해야 하는 점에 주의하세요.

복습 및 자기 학습

선 그래프는 간단하거나 매우 복잡할 수 있습니다. Seaborn 문서를 읽으며 선 그래프를 구축하는 다양한 방법에 대해 알아보세요. 이번 강의에서 만든 선 그래프를 문서에 나와 있는 다른 방법으로 개선해 보세요.

과제

꿀벌의 세계로 뛰어들기

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