• 결측치 있는 행 제거 후 lineplot으로 시각화하기

df_total = df[df["판매유형별"] == "계"].copy()
sns.lineplot(data=df_total, x="연도", y="백만원")

• 상품군별로 나눠서 시각화하기

sns.lineplot(data=df_total, x="연도", y="백만원", hue="상품군별")
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2, borderaxespad=0.)

아래에 겹쳐있는 데이터들은 제대로 확인하기 힘들다.

그래서 replot을 활용한다.

• replot

**sns.relplot(data=df_total, x="연도", y="백만원", hue="상품군별", kind="line", col="상품군별", col_wrap=4)**

• 화장품 데이터가 많아 화장품을 빼고 시각화하기

~를 사용해 화장품을 제외한 데이터를 df_sub에 담는다.

df_sub = df_total[~df_total["상품군별"].isin(["화장품"])].copy()
sns.relplot(data=df_sub, x="연도", y="백만원", hue="상품군별", col="상품군별", col_wrap=4, kind="line")

# 여러개 제외도 가능하다.
# df_sub = df_total[~df_total["상품군별"].isin(["화장품", "의류 및 패션관련 상품"])].copy()