빵감자의 데이터기반 마케팅

1. 그래프로 시각화하기 1-1. seaborn의 countplot 1-2. 기본 scatter plot을 matplotlib으로 그리기 1-3. hue를 활용하여 '상권업종중분류' 별로 다른 색상을 적용하여 그리기 1-4. hue를 활용하여 구별로 다른 색상을 적용하여 그리기 1-5. hue를 활용하여 시도별로 다른 색상을 적용하여 그리기 2. folium으로 위경도와 주소 데이터를 지도에 표현하기 1. 그래프로 시각화하기 1-1. seaborn의 countplot plt.figure(figsize=(15, 4)) sns.countplot(data=df_seoul, x="시군구명") 1-2. 기본 scatter plot을 matplotlib으로 그리기 df_seoul[["경도", "위도", "시군구명"..

1. 데이터 색인하기 1-1. '==' 활용하기 1-2. 2개의 조건 사용하기 : loc 1-3. 연산자를 활용하여 조건 정하기 : &, |, shape 2. 텍스트 데이터 전처리하기 2-1. 텍스트 데이터 색인하기 : str.contains('문구') 2-2. 데이터 제거하기, 리스트 형태로 변형하기 : tolist() 1. 데이터 색인하기 1-1. '==' 활용하기 : copy() df_medical = df[df["상권업종중분류명"] == "약국/한약방"].copy() 만약 특정 값을 바꿀 때, copy를 하지 않고 바꾸면 원본 df값도 같이 바뀌기 때문에 copy를 해 df_medical이라는 변수에 넣는다. 1-2. 2개의 조건 사용하기 : loc df[df["상권업종대분류명"] == "의료"]..