강의 초반에 멜트에 대해서 설명해주셨는데

Question

선생님 안녕하세요 강의를 듣다가 궁금한 점이 생겨 여쭤봅니다. seaborn으로 그래프를 그릴 때는 멜트로 데이터를 전처리해주고 그려야 더 적합하다는 말씀은 들었습니다! 그런데 저희 데이터에서는 별다른 작업없이 바로 그리셨는데 저희 데이터에서는 멜트 과정이 따로 없었던 이유가 있을까요? 그리고 seaborn으로 그릴때 왜 멜트를 하는게 더 나은지도 함께 궁금합니다. 항상 좋은 강의 감사드립니다.

박조은 · Answer

안녕하세요. 좋은 질문을 해주셨네요. 수업에서 소개하는 깔끔한 데이터(tidy data)가 될 때 컬럼에 있는 값을 변수로 사용할 수 있기 때문에 seaborn 으로 시각화 하기가 좋습니다. 데이터는 위와 long-form 과 wide-form 이 있는데 seaborn 은 long-form 형태로 되어 있다면, x, y, hue 와 같은 옵션에 변수를 지정해서 사용하기가 쉬워요! 그래서 seaborn 으로 시각화를 할 때 각 변수를 x, y, hue, col 등에 지정하고 싶다면 깔끔한 데이터 형태인 long-form 이 유리합니다. Pandas 로 시각화 할 때는 wide-form 자체에 .plot()을 해주게 되면 컬럼이 여러개 일 때 seaborn 으로 hue 를 지정한 것 처럼 그릴 수 있고 subplots=True 등을 사용했을 때도 wide-form 을 사용하는 것이 시각화 하기에 편합니다. 그리고 이 데이터에서 melt를 해주지 않은 이유는 melt를 하지 않아도 되는 깔끔한 형태이기 때문에 melt를 해주지 않았어요. melt 를 해야하는 형태는 아파트 분양가의 과거 2013년~2015년의 피봇테이블 형태의 데이터입니다.