[데이터 분석] Pandas, Seaborn, plot, unstack

• 상권업종소분류명, 시군구명 으로 그룹화 하고 '상호명'으로 빈도수 세기

g = df_academy_selectd.groupby(["상권업종소분류명", "시군구명"])["상호명"].count()

 

 

1.2.4 Pandas의 plot으로 시각화

 

- '학원-입시' 데이터만 가져와 시각화 하기

g.loc["학원-입시"].sort_values().plot.barh(figsize=(10, 7))

 

g.plot.bar()

  - 그룹화된 데이터는 multi-index 이기 때문에 보기가 어렵다. -> 어떻게 개선할 수 있을까?

 

 

 

 

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1.2.5 unstack() 이해하기

 

https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/reshaping.html

Reshaping and pivot tables — pandas 1.3.1 documentation

 

 

• 위에서 g는 multi-index였다.

 

• unstack() 취해주기

  - pivot 형태로 변경

 

 

 

• barh 그래프로

g.unstack().plot.barh(figsize=(8, 9))

 

g.unstack().loc["학원-입시"].plot.barh(figsize=(8, 9))

 

 

• T = transpoze()

g.unstack().T.plot.bar(figsize=(15, 5))

  - 전체적으로 학원 개수가 강남구, 서초구, 양천구, ... 가 많은 걸 알 수 있음

 

 

 

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1.2.6 같은 그래프로 seaborn으로 그리기

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/reshaping.html

Reshaping and pivot tables — pandas 1.3.1 documentation

 

 

• 그룹화한 값의 인덱스 확인

g.index

 

 

• 인덱스값을 컬럼으로 만들고 rename

t = g.reset_index()
t = t.rename(columns={"상호명":"상호수"})

 

• x축에 시군구명, y축에 상호수 를 막대그래프로 그리기

plt.figure(figsize=(15, 4))
sns.barplot(data=t, x="시군구명", y="상호수", ci=None)

  - 상호수별로 색상을 다르게 표현

 

 

• x축에 상권업종소분류명, y축에 상호수를 막대그래프로 그리기

plt.figure(figsize=(15, 4))
sns.barplot(data=t, x="상권업종소분류명", y="상호수", ci=None)

  - 시군구명으로 색상 다르게 표현

 

 

 

• 상권업종소분류명 이 '학원-입시'인 서브셋만

academy_sub = t[t["상권업종소분류명"] == "학원-입시"].copy()

plt.figure(figsize=(15, 4))
sns.barplot(data=academy_sub, x="시군구명", y="상호수")

  - 구별로 학원-입시 그래프만 그림

  - 강남구, 양천구, 서초구, ... 에 입시학원이 많구나

 

 

 

• catplot으로 서브플롯 그리기

sns.catplot(data=t, x="상권업종소분류명", y="상호수", kind="bar", col="시군구명", col_wrap=4, sharex=False)

  - sharex=False : 각 그래프 아래에 x축 값 표현하기