클로드스킬마트스킬 둘러보기스킬이 뭐예요?
 
← 목록으로

Seaborn 통계 시각화

pandas 데이터프레임을 바로 넣어 분포·관계·범주 비교 그래프를 최신 seaborn API로 그려주는 스킬입니다.

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

무엇을 해주나

Claude가 seaborn 0.13.2 기준의 정확한 문법으로 통계 그래프 코드를 작성하도록 돕는 참조형 스킬입니다.

  • 산점도·선그래프·박스/바이올린 플롯·히트맵·페어플롯 등 목적별 함수 선택 가이드
  • ci → errorbar, scale → density_norm 같은 0.12/0.13 API 변경 사항 반영
  • long-form(tidy) vs wide-form 데이터 구조 정리와 melt() 변환 예시
  • FacetGrid/PairGrid/JointGrid, 색상 팔레트·테마, 트러블슈팅 문서를 references/ 폴더로 분리 제공
  • 선언형 seaborn.objects 인터페이스 사용 시점에 대한 판단 기준

이런 분께 추천

  • 데이터 분석·연구용으로 파이썬 그래프를 자주 그리는 분
  • matplotlib 코드가 길어져 지치신 분
  • 예전 seaborn 문법을 쓰다 deprecation 경고를 자주 만나는 분
  • 논문·리포트에 넣을 다중 패널 figure를 빠르게 만들어야 하는 분

활용 예시

  1. "tips 데이터로 요일별 팁 분포를 바이올린 플롯으로 비교해줘" → violinplot(density_norm=...) 최신 문법으로 코드 생성
  2. "실험 CSV를 읽어 조건별 시간에 따른 평균과 표준편차 밴드를 그려줘" → lineplot(errorbar='sd') + facet 구성
  3. "상관행렬 히트맵과 클러스터맵을 300dpi PDF로 저장해줘" → heatmap/clustermap + savefig(dpi=300, bbox_inches='tight')

· · · 설치 가이드 · · ·

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 /tmp/scientific-agent-skills && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/scientific-agent-skills/skills/seaborn ~/.claude/skills/

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

  1. 터미널을 엽니다.
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. seaborn 스킬을 폴더 전체(references 포함)로 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/seaborn ~/.claude/skills/
  5. 파이썬 패키지를 설치합니다: uv pip install "seaborn==0.13.2" (회귀·클러스터링 예시가 필요하면 "seaborn[stats]==0.13.2")
  6. Claude Code를 재시작하고 "seaborn으로 이 데이터 분포를 그려줘"처럼 요청하면 스킬이 활성화됩니다.
  7. sns.load_dataset()은 인터넷에서 예제 데이터를 받아오므로, 사내·민감 데이터 작업 시에는 pandas로 로컬 파일을 직접 읽어 쓰세요.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT