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Seaborn 통계 시각화

pandas DataFrame으로 분포·관계·범주 비교 그래프를 최신 seaborn 0.13 문법으로 정확히 그려주는 스킬입니다.

데이터·분석중급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • 박스플롯, 바이올린플롯, 페어플롯, 히트맵 등 통계 그래프를 목적에 맞게 골라 코드로 만들어 줍니다.
  • seaborn 0.12~0.13에서 바뀐 API(ci → errorbar, native_scale=True, palette 단독 사용 지양, density_norm 등)를 반영해 경고·에러 없는 코드를 작성합니다.
  • 함수형 인터페이스와 최신 seaborn.objects 선언형 인터페이스 중 상황에 맞는 쪽을 안내합니다.
  • long-form(tidy) vs wide-form 데이터 구조를 정리해 주고 melt()로 변환하는 방법까지 알려줍니다.
  • FacetGrid/PairGrid/JointGrid 활용, 색상 팔레트(색약 안전 옵션 포함), 300dpi·PDF 저장 등 논문용 마무리 팁을 제공합니다.

이런 분께 추천

  • 파이썬으로 데이터 탐색(EDA)을 자주 하는 분석가·연구자
  • 논문·리포트용 그림을 matplotlib로 일일이 손보기 번거로운 분
  • 옛 예제 코드의 ci=, scale= 같은 파라미터가 deprecated 경고를 내서 답답했던 분

활용 예시

  1. "tips 데이터로 요일별 팁 분포를 바이올린플롯으로 그려줘" → violinplot(density_norm=...) 최신 문법으로 작성
  2. "실험 그룹별 시간에 따른 측정값 평균과 표준편차 띠를 그려줘" → lineplot(errorbar='sd') + 그룹 hue 매핑
  3. "상관행렬을 클러스터링된 히트맵으로 만들고 300dpi PNG와 PDF로 저장" → clustermap + savefig(dpi=300, bbox_inches='tight')

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/seaborn/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/seaborn 폴더를 내 ~/.claude/skills/seaborn/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/seaborn ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 스킬 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  2. 스킬 폴더가 없으면 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  3. seaborn 스킬만 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/seaborn ~/.claude/skills/
  4. 파이썬 환경에 라이브러리를 설치합니다: uv pip install "seaborn==0.13.2" (회귀·클러스터링 예시가 필요하면 uv pip install "seaborn[stats]==0.13.2")
  5. Claude Code를 다시 시작하고 "seaborn으로 이 데이터의 분포를 그려줘"처럼 요청하면 스킬이 자동으로 활성화됩니다.
  6. 사내·의료 데이터처럼 외부 다운로드가 곤란한 경우 sns.load_dataset() 대신 로컬 CSV를 pandas로 읽어 전달하세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT