[서울 종합병원 분포 확인하기] 4. 문자열 데이터 요약 - pandas, seaborn 시각화

중복 제거한 값 보기

# 1) 상권업종대분류명 
df["상권업종대분류명"].unique()
# 결과: array(['의료'], dtype=object)
# unique는 값의 종류가 몇 개인지를 보여준다. 

df["상권업종대분류명"].nunique()
# 결과: 1

 

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그룹화된 요약값 보기 - value_counts

: 카테고리 형태의 데이터 갯수를 세어준다. 

df["시도명"].value_counts()
df["시도명"].value_counts(normalize=True)
# normalize 옵션: 전체에서 차지하는 비율

 

 

df["시도명"].value_counts().plot.barh()
df["시도명"].value_counts().plot.pie(figsize=(7, 7))

 

 

seaborn으로 그래프 그려보기

sns.countplot(data=df, y="시도명")

 

- seaborn은 대체로 x, y, data를 기본으로 넣어줘야 하지만 countplot은 x,y 중 하나만 넣어도 된다.

- seaborn의 장점 : 고급 통계 기능을 그래프 내부에서 제공

- seaborn의 단점 : 데이터 크기가 클수록 속도가 느림