1 | # 연도별 나이 |
1 |
|
#How popular is kaggle in South Korea?
1 | df21_Ko = df21[df21['Q3'] == 'South Korea'] |
<<<<<<< HEAD
World 25615
Korea 359
Name: region, dtype: int64
World 19847
Korea 190
Name: region, dtype: int64
World 19536
Korea 182
Name: region, dtype: int64
World 23672
Korea 188
Name: region, dtype: int64
World 16522
Korea 194
Name: region, dtype: int64
=======
data 정제를 하다 보니 전체 data에서 korea가 1% 밖에 되지 않아 data set을 더 추가 하기로 했다.
##동아시아
Ref. East Asia
동아시아
1 | ## East Asia에는 대한민국, 일본, 중국, 타이완, 몽골, 북조선 총 6개의 국가가 속해 있다. |
21년도 를 .value_counts()로 뽑아 냈다.
1%대는 아니지만, 이제 10%대 data를 뽑아 냈다.
이것이 어떤 의미가 있을지 모르겠지만, 일단 주말동안 이 data로 궁금한 것을 Graph로 만들어 보자.
1 | # % 계산을 위해 len() 을 통해 data 생성. |
일단, plot은 뽑아 보았는데 이래도 되나 싶다 ^^ 하하
노동력을 더해서 대륙 별로 뽑던지 해야겠다 ㅂㄷㅂㄷ
072bc76c34c0f369e5fe7e814291408da6a83ffc
Kgg_Africa 에서는 python 문법 중에서 함수를 만드는 def 을 이용하여 plot들을 정의 해 놓았다.
def 함수명(매개변수):
<수행할 문장1>
<수행할 문장2>
...
ref. python_Function/Ko.
다음 results plot 을 뜯어보며 bar-H를 해석 해 보자.
그동암 bar-H에대한 많은 부분을 공부 했으므로 간단히 함수를 중심으로 뜯어 보자.
1 | def plotly_hBar(df, q, title, height=400,l=250,r=50,b=50,t=100,): |
1 | fig = px.histogram(df.iloc[1:], |
color_discrete_map 과
color_discrete_sequence 의 차이
dict with str keys and str values (default {}) ,
(list of str)
1 | fig.update_layout(title=title, |
fig.update_layout() :
Graph의 code 의 경우 해당 data와 연동해서 한꺼번에 보기로 한다.
< plot의 종류 >
위의 코드의 경우 쓰여지지 않은 코드도 있는 것 같지만, 일단 List UP 해 놓음.
1 | africa17 = ['Nigeria','Kenya', 'South Africa', 'Egypt'] |
1 | africa = ['Nigeria', 'Egypt', 'South Africa', 'Algeria', 'Tunisia', 'Morocco', 'Kenya', 'Uganda', 'Ghana', 'Ethiopia'] |
‘africa’라는 배열을 만들어 df를 새로 정의
0> df21 data 확인
1> df21[‘Q3’]의 내용은 당신의 나라는 어디 입니까?
2> 따라서 “ df21[‘Q3’].isin(africa) “ 코드의 의미는 Q3의 대답이 africa 이면 True 반환.
3> 결론적으로 Q3의 대답이 Africa[]인 모든 대답을 추출 하게 된다.
4> 반대로 dfworld의 경우 ~ ( not )을 사용하여 Q3이 false인 data frame을 추출 할 수 있는것.
1 | df21['region']=["Africa" if x in africa else "World" for x in df21['Q3']] |
df21 dataframe에 Region이라는 column 을 추가해 보자.
region 컬럼에 들어갈 값은
data science를 잘 하려면, python 문법도 잘 알아야 할 듯.
ref.
https://www.kaggle.com/miguelfzzz/the-typical-kaggle-data-scientist-in-2021
Q42로 시작하는 col을 읽어오기.
python의 for문을 이용.
1 | media_cols = [col for col in df if col.startswith('Q42')] |
1 | media = df[media_cols] |
1 | media = ( |
1 |
|
i. add percent column
1 | media['percent'] = ((media['Count'] / len(df))*100).round(2).astype(str) + '%' |
ii. Count값 (column값으로 ) 정렬
1 | media = (media |
1. Default는 내림차순
2. iloc으로 0번부터 15까지 List로 긁어오기
3. reset index()
1 |
|
ii. 산점도에 for문을 이용하여 line 연결하기
1 | for i in range(0, len(media)): |
1 | fig.update_traces(hovertemplate='<b>Media Source</b>: %{y}<br><extra></extra>'+ |
i. 축 grid
1 | fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#9f9f9f', ticklabelmode='period') |
x 축의 grid만 보여줌. tick labe lmode : period
1 |
|
1 | fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14), |
###pie plot / 파이차트, 도넛차트
파이차트는 원그래프를 일컫는 말
전체에 대한 각 부분의 비율을 백분율로 나타내어 전체적인 비율을 쉽게 파악 할 수있다.
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, hole=.3)])
원그래프에 ‘hole’을 추가하여 생성 할 수 있다.
그 hole 안에 domain(make_subplots())을 추가하여 차트 제목을 추가 할 수도 있다.
같은 원리로
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, pull=[0, 0, 0.2, 0])])
조각이 떼어진 pie chart 를 생성 할 수 있다.
pieChart/En : pie chart
Sunburst Chart/En : 다중 pie 차트
https://www.kaggle.com/miguelfzzz/the-typical-kaggle-data-scientist-in-2021
1 | gender = ( |
1 | colors = ['#5abbf9','#033351', 'b9e2fc'] |
1 | fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=gender['Gender'], |
default 값으로 legend 가 들어 있는 것을 볼 수 있다.
1 | fig.update_traces(hoverinfo='percent', |
표의 layout 바꾸기
1 | fig.update_layout(showlegend=False, |
1 | fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14), |
https://www.kaggle.com/miguelfzzz/the-typical-kaggle-data-scientist-in-2021
Q7에는 sub가 많기 때문에 python 구문을 이용하여
‘Q7’ 이 붙어있는 컬럼 불러오기.
languages_cols = [col for col in df if col.startswith(‘Q7’)]
col 1부터 df 끝까지
Q7로 시작하는지 확인하여 true 일 때만 데이터 가져오기
1 | languages_cols = [col for col in df if col.startswith('Q7')] |
algorithms 에 data frame을 씌워서 표를 만들고, 이름을 다음과같이 바꿔줌.
1 | languages = df[languages_cols] |
1 | languages = ( |
1 | languages['percent'] = ((languages['Count'] / len(df))*100).round(2).astype(str) + '%' |
표에 ‘percent’를 추가
algorithms의 count에 df의 length로 나누고 *100을 하는 전형적인 % 나타내기
값자체에 %를 입력하여 나중에 %를 추가 입력하지 않아도 됨
소숫점 자리 2까지 반영(반올림).
type 자체를 String으로 하여 추가 계산은 불가능.
1 | colors = ['#033351',] * 13 |
1 | fig = go.Figure(go.Bar( |
horizontal과 vertical Graph의 차이는 x, y axis를 바꾸어 주는 것과
orientation=’h’ 을 넣어 주는 것의 차이.
traces() 수정 : Trace에 대한 설정
1 | fig.update_traces(texttemplate='%{text}', |
1 |
|
title_font_size=35)
1 | fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14), |
ref.
https://www.kaggle.com/miguelfzzz/the-typical-kaggle-data-scientist-in-2021
1 | platform = ( |
ide를 dataframe화 완료.
Q11의 column이름 까지 재설정 완료.
1 | ide = ( |
1 | platform['percent'] = ((platform['Count'] / platform['Count'].sum())*100).round(2).astype(str) + '%' |
1 | colors = ['#033351',] * 6 |
1 | platform = (platform |
본격적으로 Scatter G 만들기.
## 산점도 점 찍기
1 |
|
## 산점도에 for문을 이용하여 line 연결하기
1 | for i in range(0, len(platform)): |
for i in range(0~platform의 길이만큼)
fig. add_shape()
type = ‘line’
- line모양의 grape shape add
x0 = 0, y0 = i,
- 초기값
x1 = platform[“Count”][i],
x축 Index
y1 = i,
y축 Index, 마지막 값
line=dict(color=colors[i], width = 4)
line의 세부 설정, 색과 두께
1 | fig.update_traces(hovertemplate='<b>Platform</b>: %{y}<br><extra></extra>'+ |
1 | fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#9f9f9f', ticklabelmode='period') |
1 | fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14), |
https://www.kaggle.com/miguelfzzz/the-typical-kaggle-data-scientist-in-2021
1 | # Features that start with Q7 |
.png)
list comprehension
for문으로 돌린 data값을 전부 col로 받아와서
그 값을 또 ide_cols에 싣는 한줄로 이루어진 코드.
ide를 dataframe화 완료.
1 | ide.columns = ['JupyterLab', 'RStudio', 'Visual Studio', 'VSCode', |
Q9의 column이름 재 설정.
1 | ide = ( |
1 | ide['percent'] = ((ide['Count'] / len(df))*100).round(2).astype(str) + '%' |
1 | colors = ['#033351',] * 13 |
1 | fig = go.Figure(go.Bar( |
1 | fig.update_traces(texttemplate='%{text}', |
1 | fig.update_xaxes(showgrid=False) |
1 | fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14), |
https://www.kaggle.com/miguelfzzz/the-typical-kaggle-data-scientist-in-2021
algorithms_cols에 data frame을 먼저 만들고 시작.
잘 모르겠지만 아마도 Q17이 붙은 data를 선택 하기 위한 code
algorithms_cols = [col for col in df if col.startswith(‘Q17’)]
col 1부터 df 끝까지
Q17로 시작하는지 확인하여 true일때만 데이터 가져오기
How to select dataframe columns that start with *** using pandas in python ?
1 | algorithms_cols = [col for col in df if col.startswith('Q17')] |
algorithms 에 data frame을 씌워서 표를 만들고, 이름을 다음과같이 바꿔줌.
1 |
|
1 | algorithms = ( |
1 | algorithms['percent'] = ((algorithms['Count'] / len(df))*100).round(2).astype(str) + '%' |
표에 ‘percent’를 추가
algorithms의 count에 df의 length로 나누고 *100을 하는 전형적인 % 나타내기
값자체에 %를 입력하여 나중에 %를 추가 입력하지 않아도 됨
소숫점 자리 2까지 반영(반올림).
type 자체를 String으로 하여 추가 계산은 불가능.
1 | colors = ['#033351',] * 12 |
색 깊이는 12단계, 0~6까지는 정해주고 나머지 5개는 #033351을 default로 한 것을 알 수 있다.
1 | fig = go.Figure(go.Bar( |
horizontal과 vertical Graph의 차이는 x, y axis를 바꾸어 주는 것과
orientation=’h’ 을 넣어 주는 것의 차이.
<orientation 없음>
<orientation H 있음> 
traces() 수정 : Trace에 대한 설정
1 | fig.update_traces(texttemplate='%{text}', |
1 |
|
title_font_size=35)
이미 앞서서 충분히 설명 했기 때문에 본 posting에서 설명되지 않은 부분은
basic bar Graph 에서 확인
1 | fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14), |