프로젝트_스터디] 집계구별 일별소비지역별 카드소비패턴 분석

집계구별 일별소비지역별 카드소비패턴 분석

집계구별 일별소비지역별 카드소비패턴.csv

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원본

 

강남에서 카드이용건수계 비율, 카드이용금액계 비율

강남 소비 분석

 

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font',family='Malgun Gothic')
plt.rcParams['font.family']
gu = pd.read_csv('집계구별 일별소비지역별 카드소비패턴.csv',encoding='CP949')
gu_seoul = gu.loc[gu['가맹점주소광역시도(SIDO)']=='서울' , ['가맹점주소시군구(SGG)','업종대분류(UPJONG_CLASS1)','카드이용건수계(USECT_CORR)','카드이용금액계(AMT_CORR)']]
# display(gu_seoul[gu_seoul['가맹점주소시군구(SGG)']=='강남구'])
gu_gangnam = gu_seoul[gu_seoul['가맹점주소시군구(SGG)']=='강남구']
gu_gangnam_use = gu_gangnam.groupby(by='업종대분류(UPJONG_CLASS1)', as_index=False)[['카드이용건수계(USECT_CORR)']].sum()
# display(gu_gangnam_use)
# display(gu_gangnam_use.info())
gu_gangnam_money = gu_gangnam.groupby(by='업종대분류(UPJONG_CLASS1)', as_index=False)[['카드이용금액계(AMT_CORR)']].sum()
# display(gu_gangnam_money)
# plt.pie(데이터프레임['컬럼명'].values, labels = 데이터프레임['컬럼명'].index(), autopct='%.2f%%')
plt.figure(figsize = (10,10))
plt.subplot(1,2,1)
plt.pie(gu_gangnam_use['카드이용건수계(USECT_CORR)'].values, labels=gu_gangnam_use['업종대분류(UPJONG_CLASS1)'] )
plt.legend(loc='upper left')
plt.title('강남에서 카드이용건수계 비율')
plt.subplot(1,2,2)
plt.pie(gu_gangnam_money['카드이용금액계(AMT_CORR)'].values, labels= gu_gangnam_money['업종대분류(UPJONG_CLASS1)'])
plt.legend(loc='upper left')
plt.title('강남에서 카드이용금액계 비율')
plt.tight_layout()

 

년도별 카드이용금액계의 변화

년도별 소비금액 변동

 

import numpy as np
import pandas as pd
pd.set_option('display.float_format', lambda x:'%.3f'%x) # 지수 표현 없애기
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font',family = 'Malgun Gothic')
plt.rcParams['font.family']
import seaborn as sns
import scipy.stats as spst
sobi = pd.read_csv( '집계구별 일별소비지역별 카드소비패턴.csv', encoding ='CP949')
sobi_year = sobi.loc[:,['기준일자(YMD)','카드이용금액계(AMT_CORR)']]
sobi_year['기준일자(YMD)'] = sobi_year['기준일자(YMD)'].astype('str')
sobi_year['기준일자(YMD)'] = sobi_year['기준일자(YMD)'].str[:4]
A= sobi_year.loc[sobi_year['기준일자(YMD)']=='2016','카드이용금액계(AMT_CORR)']
B= sobi_year.loc[sobi_year['기준일자(YMD)']=='2017','카드이용금액계(AMT_CORR)']
C= sobi_year.loc[sobi_year['기준일자(YMD)']=='2018','카드이용금액계(AMT_CORR)']
D= sobi_year.loc[sobi_year['기준일자(YMD)']=='2019','카드이용금액계(AMT_CORR)']
E= sobi_year.loc[sobi_year['기준일자(YMD)']=='2020','카드이용금액계(AMT_CORR)']
display(spst.ttest_ind(D,E))
# print('\n','='*100,'\n21년도의 마지막 값은 7월에서 끝나므로 21년도는 뺀다',sep='')
# < 특정 행 삭제 >
sobi_year.drop( sobi_year[ sobi_year['기준일자(YMD)'].str.contains('2021')].index, inplace = True  )
feature = '기준일자(YMD)'
target = '카드이용금액계(AMT_CORR)'
# sns.barplot(x='컬럼명', y='컬럼명', data=데이터프레임)
sobi_year[feature] = sobi_year[feature].astype('int')
sns.barplot(x=feature, y= target, data=sobi_year )

 

도별 카드이용금액의 관계

도별 카드이용금액 비교

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font',family='Malgun Gothic')
plt.rcParams['font.family']
import scipy.stats as spst
import seaborn as sns
spend = pd.read_csv('집계구별 일별소비지역별 카드소비패턴.csv', encoding = 'CP949')
spend_area = spend.loc[:,['가맹점주소광역시도(SIDO)','카드이용금액계(AMT_CORR)']]
print('\n','='*100,'\n큰 단위로 나누기',sep='')
spend_area['가맹점주소광역시도(SIDO)'] = spend_area['가맹점주소광역시도(SIDO)'].replace({
                                        '서울':'수도권',
                                        '경기':'수도권',
                                        '인천':'수도권',
                                                                      
                                        '대전':'충청도',                              
                                        '충남':'충청도',
                                        '충북':'충청도',
                                        '세종':'충청도',
                                                                      
                                        '광주':'전라도',
                                        '전남':'전라도',
                                        '전북':'전라도',
                                                                      
                                        '부산':'경상도',
                                        '경북':'경상도',
                                        '경남':'경상도',
                                        '대구':'경상도'
                                      
                                      })
feature = '가맹점주소광역시도(SIDO)'
target = '카드이용금액계(AMT_CORR)'
plt.title('도별와 카드이용금액의 관계 < 범주 & 숫자 >')
sns.barplot(x=feature, y=target, data=spend_area)