[프랜차이즈 입점분석] countplot, scatterplot, jointplot

8.2 범주형 값으로 countplot 그리기

 

• '브랜드'명의 빈도수 구하기

brand_count = df_31["브랜드명"].value_counts()

 

 

 

 

 

 

df_31["브랜드명"].value_counts().plot.barh()

 

 

 

 

 

 

• normalize=True로 빈도수의 비율 구하기

df_31["브랜드명"].value_counts(normalize=True).plot.barh()

 

 

 

 

 

 

• countplot 그리기

g = sns.countplot(data=df_31, x="브랜드명")

g.text(x=0, y=brand_count[0], s=brand_count[0])
g.text(x=1, y=brand_count[1], s=brand_count[1])

g = sns.countplot(data=df_31, x="브랜드명")

for i, value in enumerate(brand_count.index):
	g.text(x=i, y=brand_count[i], s=brand_count[i])

 

 

  - x는 x축의 좌표, y는 y축의 좌표이며, s는 출력하고자 하는 문자

 

 

 

 

 

 

 

• 시군구명으로 빈도수 세고, 브랜드명으로 색상 다르게 표현하는 countplot

plt.figure(figsize=(15, 4))
g = sns.countplot(data=df_31, x="시군구명", hue="브랜드명")

  - 대체적으로 배스킨라빈스의 매장이 더 많다.

 

 

 

 

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8.3 scatterplot 그리기

 

• pandas의 scatterplot

df_31[["위도", "경도"]].plot.scatter(x="경도", y="위도")

 

 

 

 

 

• hue 지정

sns.scatterplot(data=df_31, x="경도", y="위도", hue="브랜드명")

 

 

 

 

 

• jointplot

sns.jointplot(data=df_31, x="경도", y="위도")

 

- jointplot : scatterplot과 histogram을 함게 그려줌

  - 경도, 위도 데이터도 어디에 더 빈도수가 많은지 판단 가능

 

 

sns.jointplot(data=df_31, x="경도", y="위도", kind="hex")

  - 빈도수에 따라 색이 진하고 옅음을 나타내 수의 많고 적음을 알 수 있다.