[Python] 38. Test 답

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jun 27 15:52:17 2022

@author: KITCOOP
test0627_A.py
"""

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 30 13:56:19 2021

@author: KITCOOP
test1230-풀이.py
"""
#1.seaborn 모듈의 iris 데이터 셋을 이용하여  품종별 산점도를 출력하기
# 20220627-1.png 파일 참조
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset('iris')
iris.info()
iris.head()
iris.species.unique()
iris.species.value_counts()
iris.corr() #상관계수 
sns.pairplot(iris)
plt.show()
plt.savefig("20220627-1.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

#2. iris 데이터 셋을 이용하여   각 컬럼의 값을  박스그래프로 작성하기
# 20220627-2.png 파일 참조
iris = sns.load_dataset('iris')
iris.head()
fig = plt.figure(figsize=(15, 10))   
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)
sns.boxplot(x="species",y="sepal_length", data=iris,ax=ax1)
sns.boxplot(x="species",y="sepal_width", data=iris,ax=ax2)
sns.boxplot(x="species",y="petal_length", data=iris,ax=ax3)
sns.boxplot(x="species",y="petal_width", data=iris,ax=ax4)
plt.show()
plt.savefig("20220627-2.png",dpi=400,bbox_inches="tight")


#3. tips 데이터 셋의 total_bill 별 tip  컬럼의 회귀선을 출력하기
# 20220627-3.png 파일 참조
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
rc('font', family="Malgun Gothic") #현재 폰트 변경 설정.

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()
tips.info()
tips.day.value_counts()
ax = sns.regplot(x='total_bill',y='tip',data=tips ) 
ax.set_xlabel('총지불금액')  # x축 이름 설정
ax.set_ylabel('팁') # y축 이름 설정
ax.set_title('총지불금액과 팁') # 그래프 제목 설정

plt.savefig("20220627-3.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

#4. tips 데이터에서 점심,저녁별 tip 평균 금액을 막대그래프로 작성하기
# 20220627-4.png 파일 참조
print(tips['time'])
print(tips[tips['time']=='Lunch'].mean())
print(tips[tips['time']=='Dinner'].mean())
sns.barplot(x='time',y='tip',data=tips)
plt.savefig("20220627-4.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

#5. tips 데이터에서 점심,저녁별 건수를 막대그래프로 작성하기
# 20220627-5.png.png 파일 참조
#sns.countplot(x='time',data=tips)
data_time = tips.time.value_counts()
data_time.sort_index(ascending=True,inplace=True)
plt.bar(data_time.index,data_time.values)
plt.savefig("20220627-5.png",dpi=400,bbox_inches="tight")
tips.time.value_counts() #점심,저녁별 건수 출력

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6. 서울시 범죄율 데이터를 이용하여 살인 정보를 지도에 표시하기
  지도 : 20220627-1.html 참조
  지도표시 데이터 : skorea_municipalities_geo_simple.json
  서울시 범죄율 데이터 : crime_in_Seoul_final.csv
'''

import json
import pandas as pd
import folium
#서울시의 구정보의 위도 경도 값을 저장한 json 파일
geo_path = "data/skorea_municipalities_geo_simple.json"
geo_str = json.load(open(geo_path, encoding='utf-8'))
geo_str
type(geo_str)
maps_korea = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], \
                        zoom_start=11)
df = pd.read_csv("data/crime_in_Seoul_final.csv")
df=df.set_index("구별")
df.head()
maps_korea.choropleth(geo_data=geo_str, data=df["살인"],
             columns=[df.index, df["살인"]],
             fill_color='YlOrRd', fill_opacity=0.5,
             line_opacity=0.3,
#             key_on="feature.properties.name"
             key_on="feature.id"
        )
maps_korea.save('20220627-1.html')