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[μ „κ΅­ λ„μ‹œ 곡원 ν‘œμ€€ 데이터] μ‹œλ„λ³„ 곡원 뢄포 λ³Έλ¬Έ

Computer πŸ’»/데이터 뢄석

[μ „κ΅­ λ„μ‹œ 곡원 ν‘œμ€€ 데이터] μ‹œλ„λ³„ 곡원 뢄포

yeon42 2021. 8. 13. 00:49
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4. μ‹œλ„λ³„ 곡원 뢄포

 

4.1 μ‹œλ„λ³„ 곡원 λΉ„μœ¨

 

  • μ‹œλ„λ³„λ‘œ 합계 데이터 좜λ ₯
city_count = df["μ‹œλ„"].value_counts().to_frame()
city_mean = df["μ‹œλ„"].value_counts(normalize=True).to_frame()

  - normalize=True : λΉ„μœ¨λ‘œ κ΅¬ν•˜κΈ°

  - λ‘˜μ„ 합쳐주기 μœ„ν•΄ dataframe ν˜•νƒœλ‘œ λ°”κΎΈμ—ˆλ‹€.

 

 

 

 

 

  • 합계와 λΉ„μœ¨ ν•¨κ»˜ κ΅¬ν•˜κΈ°: merge
city = city_count.merge(city_mean, left_index=True, right_index=True)
city.columns = ["합계", "λΉ„μœ¨"]
city.style.background_gradient()

 

 

 

 


 

 

4.2 곡원ꡬ뢄별 뢄포

 

  • "곡원ꡬ뢄" λ³„λ‘œ 색상 λ‹€λ₯΄κ²Œ, "곡원면적" λ³„λ‘œ μ›μ˜ 크기 λ‹€λ₯΄κ²Œ
plt.figure(figsize=(8, 9))
sns.scatterplot(data=df_park, x="경도", y="μœ„λ„", hue="곡원ꡬ뢄", size="곡원면적", sizes=(10, 100))

 

 

 

 

 


 

 

4.3 μ‹œλ„λ³„ 곡원뢄포

 

  • "μ‹œλ„" λ³„λ‘œ 색상 λ‹€λ₯΄κ²Œ, "곡원면적" λ³„λ‘œ μ›μ˜ 크기 λ‹€λ₯΄κ²Œ
plt.figure(figsize=(8, 9))
sns.scatterplot(data=df_park, x="경도", y="μœ„λ„", hue="μ‹œλ„", size="곡원면적", sizes=(10, 100))

 

 

 

  • countplot 으둜 μ‹œλ„λ³„ λΉˆλ„μˆ˜ 그리기
sns.countplot(data=df, y="μ‹œλ„", order=city_count.index, palette="Greens_r")

 

 

 

 

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