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pivot_table.plot.box와 seaborn.boxplot 의 다른점 문의.
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안녕하세요.
df_last 데이터로 시각화하다보니, 2개의 그래프가 동일한 결과를 보여야 할것으로 예상되었으나 다른것 같아서 문의 드립니다.
sns.boxplot은 describe 유사한거 같은데, 피봇에서 그린 박스가 describe 와 다른거 같습니다.
해당 차이는 어떻게 이해를 해야 하나요?
답변 부탁드립니다. 감사합니다.
Answer 4
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답변 감사합니다.
aggregation 의미를 잘몰라서 추가 문의 드립니다.
aggregation 의미가 전체 raw 데이터를 사용하지 않고 샘플링 또는 간소화시킨후에 연산을 한다는 의미로 이해하면 되나요?
다시 말하면 seaborn 에서 그리는 속도가 더 오래 걸린다는 의미인가요?
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혹시나 해서 2019년 데이터만 모아서 describe 했는데, 1분위 값이 8700 정도인데 .
피벗의 box() 그래프는 1분위값은 11,500 보다도 커 보입니다.
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네 맞습니다.
여기에서는 연도 혹은 지역으로 그룹화를 한 뒤 그룹화된 값의 평균값을 구하는데 이렇게 연산을 하는 과정을 aggregation 이라고 합니다 :)
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안녕하세요.
Seaborn 으로 그린 boxplot은 raw 데이터를 모아서 그립니다.
그래서 describe 의 값과 유사하게 보이는데 pivot_table로 연산후에 그린 값이 다른 이유는 pivot_table 을 사용하게 되면 기본적으로 평균을 연산하게 됩니다. aggregation 해서 값을 요약한 후에 그리게 됩니다.
그래서 pivot_table 결과 뒤에 바로 plot.box()를 하시기 전에 describe 를 해보시면 값이 다르게 표현되는 것을 확인해 보실수 있을거에요.
참고로 boxplot에 대해 제가 만든 영상이 있어 공유합니다.
앞으로 인프런에 오픈할 시각화 강좌의 일부인데 이 내용을 이해하시는데 도움이 될거 같습니다.