떡볶이집의 입점전략 데이터분석
# 시장 데이터를 불러온다.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/study/데이터분석/소상공인시장진흥공단_상가(상권)정보_서울_202303.csv')
shop = ['엽기떡볶이', '신전떡볶이','죠스떡볶이','국대떡볶이', '감탄떡볶이']
# 파리바게트 데이터 필터링하기
# df_paris
# '상가업소번호', '경도', '위도'
# contains(): 특정 문자열 포함여부를 True False로 반환
cont1 = df['상호명'].str.contains(r'파리바게뜨|파리바게트')
df_paris = df.loc[cont1, ['상가업소번호', '상호명','경도', '위도']].copy()
df_paris
df_paris = df_paris.set_axis(['업소번호','업소상호명','업소경도','업소위도'], axis = 1).reset_index(drop=True)
df_paris
# 떡볶이 프랜차이즈 데이터 필터링
# extract(): 특정 문자열을 포함하고 있다면 그 문자열을 반환하고, 포함하고 있지 않다면 NaN을 반환
df_shop = df.copy()
df_shop['상호명'] = df_shop['상호명'].str.extract(r'({})'.format('|'.join(shop)))[0]
df_shop = df_shop.dropna(subset=['상호명']).iloc[:, [0, 1, 14, 37, 38]].reset_index(drop=True)
df_shop
# 곱집합
df1 = pd.DataFrame(['A','B'])
df2 = pd.DataFrame(['가','나','다'])
df1.merge(df2, how = 'cross')
df_cross = df_shop.merge(df_paris, how='cross')
df_cross
#두 지점의 위도와 경도를 입력하면 거리를 구해주는 라이브러리
!pip install haversine
# 개별 떡볶이 매장과 파리바게트와의 거리
df_dis = df_cross.groupby(['상가업소번호','상호명'])['거리'].min().reset_index()
df_dis
# 각 프렌차이즈 별 파리바게트와의 평균 거리
df_dis.groupby('상호명')['거리'].mean()
# agg(): 다중집계작업을 간결하게 해주는 함수
df_dis.groupby('상호명')['거리'].agg(['mean','count'])
# 프랜차이즈 별 파리바게트와 50m 이하인 매장의 평균거리와 매장개수
dis = df_dis['거리'] <= 50
df_dis[dis].groupby('상호명')['거리'].agg(['mean','count'])
# 거리를 입력하면 프랜차이즈 별 파리바게트와의 평균거리와 매장개수를 출력하는 함수
# distance(x)
def distance(x):
dis = df_dis['거리'] <= x
return df_dis[dis].groupby('상호명')['거리'].agg(['mean','count'])
!pip install pandasecharts
df_50 = distance(50).reset_index()
from pandasecharts import echart
import IPython
df_50.echart.pie(x='상호명',y='count',figsize = (600,400), radius=['20%','60%'], label_opts = {'position' : 'outer'}
,title = '떡볶이집의 입점전략은 과연 파리바케트 옆인가?',
legend_opts = {'pos_right' : '0%', 'orient' : 'vertical'},
subtitle = '50m 이내 매장수').render()
IPython.display.HTML(filename='render.html')
from pyecharts.charts import Timeline, Grid
tl = Timeline({'width':'600px','height':'400px'})
pie1 = df_50.echart.pie(x='상호명',y='count',figsize = (600,400), radius=['20%','60%'], label_opts = {'position' : 'outer'}
,title = '떡볶이집의 입점전략은 과연 파리바케트 옆인가?',
legend_opts = {'pos_right' : '0%', 'orient' : 'vertical'},
subtitle = '50m 이내 매장수')
tl.add(pie1,'50m').render()
IPython.display.HTML(filename='render.html')
tl = Timeline({'width':'600px', 'height':'400px'})
for i in [1000, 100, 50, 30]:
df_d = distance(i).reset_index()
pie1 = df_d.echart.pie(x='상호명', y='count', figsize=(600, 400),
radius=['20%', '60%'], label_opts={'position':'outer'},
title='떡볶이집의 입점전략은 과연 파리바케트 옆인가?',
legend_opts={'pos_right':'0%', 'orient':'vertical'},
subtitle='{}m 이내 매장수'.format(i))
tl.add(pie1, '{}m'.format(i)).render()
IPython.display.HTML(filename='render.html')
