[데이터 분석] 데이터 시각화 | Pandas, 상자 수염 그림(box-and-whisker plot)

데이터시각화를 위한 폰트 설정

import matplotlib.pyplot as plt

# for Window User
plt.rc("font", family="Malgun Gothic")
# for Mac User
plt.rc("font", family="AppleGothic")

 

 

 

Pandas로 시각화 하기

• Pandas

- 미리 계산을 하고 그리기 때문에 seaborn보다 속도가 더 빠르다.

 

g = df_last.groupby(["지역명"])["평당분양가격"].mean().sort_values(ascending=False)
g.plot.bar(rot=0, figsize=(10, 3))

: 지역명으로 분양가격의 평균을 구하고 막대그래프(bar)로 시각화 하기

  - g.plot.bar()

  - g.plot(kind="bar")

- rot : 글자의 각도(?) 조절

  - rot=0 : 글씨 가로로 똑바로

- figsize : 그래프 크기 조절

 

 

df_last.groupby(["전용면적"])["평당분양가격"].mean().plot.bar()

: 전용면적별 분양가격의 평균 구하고, 막대 그래프(bar)로 시각화 하기

 

 

df_last.groupby(["연도"])["평당분양가격"].mean().plot()

: 연도별 분양가격의 평균 구하고, 선 그래프로 시각화 하기

  - 그래프의 default 값은 선 그래프 (line plot)

 

 

 

---

 

 

box-and-whisker plot | diagram

• 상자 수염 그림 (box-and-whisker plot/diagram)

- 수치적 자료를 표현하는 그래프

- 가공하지 않은 자료 그대로를 이용해 그린 것이 아니라, 자료로부터 얻어낸 통계량인 5가지 요약 수치를 가지고 그린 것

 

https://ko.wikipedia.org/wiki/상자_수염_그림

상자 수염 그림 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

 

 

• 5가지 요약 수치

1. 최솟값

2. 제 1사분위 수

3. 제 2사분위 수 (=중앙값)

4. 제 3사분위 수

5. 최댓값

 

 

• box plot에 대해 이해하기 : https://boxnwhis.kr/2019/02/19/boxplot.html

- bar plot에 비해 값을 더 자세히 표현 할 수 있다. (5가지 수치)

- 이상치도 나타낼 수 있다.

 

박스 플롯에 대하여

 

 

 

 

 

df_last.pivot_table(index="월", columns="연도", values="평당분양가격").plot.box()

: index를 월, columns를 연도로 구하고, 평당분양가격으로 pivot_table을 구해 상자수염그림 그리기

- index 값 별로 나눠짐

 

df_last.pivot_table(index="월", columns=["연도", "전용면적"], values="평당분양가격")

: columns에 연도, 전용면적을 추가해 pivot_table을 만들고 시각화 하기

 

df_last.pivot_table(index="연도", columns="월", values="평당분양가격")

: index를 연도, columns를 월로 구하고, 평당분양가격을 pivot_table을 구한 뒤 선그래프 그리기