pivot_table.plot.box와 seaborn.boxplot 의 다른점 문의.

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?

혹시나 해서 2019년 데이터만 모아서 describe 했는데, 1분위 값이 8700 정도인데 . 

피벗의 box() 그래프는 1분위값은 11,500 보다도 커 보입니다. 

 네 맞습니다. 

여기에서는 연도 혹은 지역으로 그룹화를 한 뒤 그룹화된 값의 평균값을 구하는데 이렇게 연산을 하는 과정을 aggregation 이라고 합니다 :)

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.

https://youtu.be/3fhITx9BCm0