데이터 분석 4주차 복습 완강&숙제
1) 차트 한글 변환 필수 코드(코드 따로)
! sudo apt-get install -y fonts-nanum
! sudo fc-cache -fv
! rm ~/ . cache/matplotlib -rf
1-1) 본 코드에 입력
plt.rc ( 'font' , family= 'NanumBarunGothic' )
2) 공란 셀 삭제, 그룹바이 코드
sparta_data=sparta_data.dropna ()
access_media=sparta_data.groupby ( 'access_media' )[ 'user_id' ] .count ()
3) 그래프 바 색상 변경 방법
- x축,y축 기재 후 ,color='원하는 색상' 을 추가로 기재한다
plt.bar ( access_media.index , access_media , color= 'green' )
4) 각 바의 수치 나타내기
*주의점 : bar = plt.h bar(access_media.index,access_media.values)는 안된다
-> hbar로 기재시 바 그래프가 가로로 나타나는데 이럴 땐 오류남
#그래프를 bar라는 변수에 넣고,
### 해석: 바 그래프 마다 높이를 정해서 텍스트를 추가하는데 해당 직사각형 x 좌표, x좌표 너비의 1/2 높이 맞는곳에다가 height 값을 적어줘
5) 바 그래프에서 바 별 색상 변경&테두리 색상 변경&바,테두기 두께 변경
color = [ 'gold' , 'b' , '#FF0000' , 'green' , 'orange' , 'red' , '#000000' ]
첫번째 금 / 두번째 파랑 / 세번째 #ff0000 / 네번째 초록 .....
edgecolor : 테두리 색상
linewidth : 테두리 두께
width : 바 두께
bar = plt.bar ( access_media.index , access_media.values , color = [ 'gold' , 'b' , '#FF0000' , 'green' , 'orange' , 'red' , '#000000' ], alpha = 0.3 , edgecolor = 'black' , linewidth = 2 , width= 0.5 )
6) 가능 편한거 써
이거랑
bar = plt.bar ( access_media.index , access_media.values , color = [ 'gold' , 'b' , '#FF0000' , 'green' , 'orange' , 'red' , '#000000' ], alpha = 0.3 , edgecolor = 'black' , linewidth = 2 , width=0.5 )
요거
plt.bar ( access_media.index , access_media , color= 'green' )
둘 다 그래프 출력에 문제 없음
plt.bar ( access_media.index , access_media.values , color = [ 'gold' , 'b' , '#FF0000' , 'green' , 'orange' , 'red' , '#000000' ], alpha = 0.3 , edgecolor = 'black' , linewidth = 2 , width= 0.5 )
이렇게도 가능
plt.bar ( access_media.index , access_media.values , color= 'green' )
이것도 가능 시발?
7) 필요 자료 추출 (groupby 랑 비슷함)
###선택하면 1 인데 값이 1인 것만 카운트해서 알아보자
sum_of_students_by_class=sparta_data [ sparta_data== 1 ] .count ()
8) 불필요한 데이터 삭제
user_id 데이터는 데이터 분석 목적 대비 쓸모없는 자료임
##필요없는 데이터 삭제(user_id)
sum_of_students_by_class=sum_of_students_by_class.drop ( 'user_id' )
sum_of_students_by_class
9) groupby 복습
###
app_users_goal=sparta_data_app.groupby ( 'goal' )[ 'user_id' ] .count ()
game_users_goal=sparta_data_game.groupby ( 'goal' )[ 'user_id' ] .count ()
앱 유저의 목표 = 스파르타 데이터 앱에서 목적별로 유저 총 몇 명인지 알려줘
게임 유저의 목표 = 스파르타 데이터 게임에서 목적별로 유저 총 몇 명인지 알려줘
10) 그래프 살찌우기 범례
####각 그래프의 범례는 .legend()을 이용하여 만들어 줍니다! :)
plt.legend ()
10) 4주차 숙제 강의 자료와 내가 작업한 자료 비교 대조
결론 : 더 간단한 방법이 있는데 써먹을줄 모른다 -> 감이 덜 잡혔다 -> 감이 없다 -> 아까비
#4주차 숙제
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rc ( 'font' , family= 'NanumBarunGothic' )
# 목적 : 결제 할인율이 결제 전환율에 유의미한지 알아보자
# 가설 : 할인율이 높을수록 결제 전환율이 높을 것 이다.
sparta_data=pd.read_table ( '/content/user_db1.csv' , sep= ',' )
sparta_data.head ()
## user_id / gender / area / age / access_media / group / discounted 인데 내가 필요한 자료는 할인 적용 그룹의 결제 전환율이 높은걸 알았으니
## 할인 금액별 결제 전환율은 어떻게 되는지 알아보자.
sum_of_students_by_discounted=sparta_data [ sparta_data [ 'group' ] == 1 ][ 'user_id' ] .count ()
sum_of_students_by_discounted
## 5654명 할인 받음
sum_of_students_by_discounted_10000=sparta_data [ sparta_data [ 'discounted' ] == 10000 ][ 'user_id' ] .count ()
sum_of_students_by_discounted_10000
## 만원 808명 결제 전환
sum_of_students_by_discounted_20000=sparta_data [ sparta_data [ 'discounted' ] == 20000 ][ 'user_id' ] .count ()
sum_of_students_by_discounted_20000
### 이만원 1588명 결제 전환
sum_of_students_by_discounted_30000=sparta_data [ sparta_data [ 'discounted' ] == 30000 ][ 'user_id' ] .count ()
sum_of_students_by_discounted_30000
### 삼만원 3258명 결제 전환
########상기 내용을 축약해서 나타낼 수 있음
######### 수강 신청한 수강자 중에 할인 적용 범위를 %가 아닌 총 명 수로 나타내면 훨씬 편했음
# 참고 ::
#각 할인별 신청한 수강생 수 구하기
#students_discounted = sparta_data.groupby('discounted')['user_id'].count()
#students_discounted
percent_of_students_by_discounted_10000=sum_of_students_by_discounted_10000/ 5654 * 100
percent_of_students_by_discounted_20000=sum_of_students_by_discounted_20000/ 5654 * 100
percent_of_students_by_discounted_30000=sum_of_students_by_discounted_30000/ 5654 * 100
print ( percent_of_students_by_discounted_10000 , percent_of_students_by_discounted_20000 , percent_of_students_by_discounted_30000 )
#그래프 사이즈
plt.figure ( figsize= ( 10 , 5 ))
#x 그룹 지정하기
x_list = [ '만원 할인' , "이마넌 할인" , '슴매넌 할인' ]
#y 값
#각각 어떤 값이 들어가야 하는지 입력해 볼까요?
y_list = [ percent_of_students_by_discounted_10000 , percent_of_students_by_discounted_20000 , percent_of_students_by_discounted_30000 ]
#x,y값 설정
plt.bar ( x_list , y_list )
#그래프 타이틀
plt.title ( '할인 금액별 수강자(%) 비교 분석' , fontsize= 18 )
#x축 레이블
plt.xlabel ( '할인 금액' , fontsize= 14 )
#y축 레이블
plt.ylabel ( '할인 받은 수강자(%)' , fontsize= 12 )
#그래프 보여주기
plt.show ()
#결과 : 할인 받은 수강자 중에 삼만원 할인 받아서 수강 결정한 수강자가 57.6% / 이만원 28.1% / 일만원 14.3% 로 나타남
#결론 : 할인율이 높을수록 수강할 확률이 높다
#그래프 사이즈
#plt.figure(figsize=(10,5))
#x_list =["1만원 쿠폰 그룹", "2만원 쿠폰 그룹", "3만원 쿠폰 그룹"]
#x,y값 설정
#plt.bar(x_list, students_discounted.values)
#그래프 타이틀
#plt.title('할인 율 별 수강 신청 자 수')
#x축 레이블
#plt.xlabel('할인 적용 범위')
#y축 레이블
#plt.ylabel('수업 신청한 수강생')
#그래프 보여주기
#plt.show()
11) 팀별 과제는 언제나 머리 아프다
원활한 의사소통을 위해서?
1. 소통 수단이 건강해야한다
- 마이크,웹캠, 건강한 컴퓨터
2. 짧고 간결하게 말해보자 사설이 너무 길어
3. 다들 잘해주고 있다 나만 조심하자
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데이터 분석 5주차-1~5
1) 매번 복기해도 모잘라
! sudo apt-get install -y fonts-nanum
! sudo fc-cache -fv
! rm ~/ . cache/matplotlib -rf
plt.rc ( 'font' , family= 'NanumBarunGothic' )
2) groupby 복습
process_rate_by_age=sparta_data.groupby ( 'age' )[ 'progress_rate' ] . sum ()
process_rate_by_age
number_people_by_age=sparta_data.groupby ( 'age' )[ '_id' ] .count ()
number_people_by_age
average=process_rate_by_age/number_people_by_age
average
3) for 문 사용 시 주의 사항
bar=plt.bar ( average.index , average , width= 8 )
for rect in bar :
height = rect.get_height ()
plt.text ( rect.get_x () + rect.get_width () / 2.0 , height , '%.1f' % height , ha= 'center' , va= 'bottom' , size = 12 )
plt.bar ( average.index , average , width= 8 )
for 문 안쓰면 윗 문장으로도 그래프 출력됨 단, for 문 사용 시 bar에 대한 자료가 필요해서 아랫 문장처럼 쓰임
bar=plt.bar ( average.index , average , width= 8 )
4) 폰트 사이즈, 폰트 여백, 회전 복습
plt.title ( '[나이대별 평균 수강율]' , fontsize= 15 , pad= 20 )
plt.xlabel ( '나이' , fontsize= 12 , labelpad= 20 )
plt.ylabel ( '평균 수강율' , fontsize= 12 , labelpad= 40 , rotation= 360 )
5) 코드 독해력, 코드 이해도 증가를 위해
*이건 통째로 봐라 미래의 나 자신아
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc ( 'font' , family= 'NanumBarunGothic' )
import pandas as pd
sparta_data=pd.read_table ( '/content/sprata_data.csv' , sep= ',' )
sparta_data.head ()
####_id / created_at / updated_at / name / marketing / managed / gender / age / progress_rate
sparta_data.info ()
######managed 는 boolean 타입이다 = true/false 타입이다 -> 문자형으로 바꿔줘야 인식한다 =>
managed= [ 'TRUE' , 'FALSE' ]
managed
managed_true_data=sparta_data.groupby ( 'managed' )[ 'progress_rate' ] . sum () /sparta_data.groupby ( 'managed' )[ '_id' ] .count ()
managed_true_data
###틀림 왜?
#plt.figure(figsize=(10,6))
#나이가 여기서 왜 나와ㅡㅡ 삭제 필요
#plt.xticks([10,20,30,40,50])
#안했었음 plt.bar(managed_true_data.index,managed_true_data,width=0.8)
#bar=plt.bar(managed_true_data.index,managed_true_data,width=0.8)
#for rect in bar:
# height = rect.get_height()
# plt.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2.0, height, '%.1f' % height, ha='center', va='bottom', size = 12)
#plt.title('[찐한 관리 평균 완주율]',fontsize=15,pad=20)
#plt.xlabel('나이',fontsize=12,labelpad=20)
#plt.ylabel('평균 완주율',fontsize=12,labelpad=40,rotation=360)
##정답
plt.figure ( figsize= ( 6 , 6 ))
plt.bar ( managed_true_data.index , managed_true_data )
bar = plt.bar ( managed_true_data.index , managed_true_data )
for rect in bar :
height = rect.get_height ()
plt.text ( rect.get_x () + rect.get_width () / 2.0 , height , '%.1f' % height , ha= 'center' , va= 'bottom' , size = 12 )
plt.title ( '찐한관리 유무에 따른 평균 완주율' , fontsize= 14 )
plt.xlabel ( '평균 완주율' , fontsize= 12 )
#기존의 0,1이라는 x축 레이블을, labels =["..."]로 변경 가능 합니다 :)
plt.xticks ([ 0 , 1 ], labels= [ "찐한관리 비 신청자" , "찐한관리 신청자" ])
plt.ylabel ( '찐한관리 여부' , fontsize= 12 , rotation= 360 , labelpad= 35 )
plt.xticks ( rotation= 45 )
plt.yticks ( rotation= 360 )
#없어도 그래프 출력되는데 왜 필요한걸까?
plt.show ()
