[Python] 42. Test 답

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Created on Fri Jul  1 15:51:57 2022

@author: KITCOOP
test0701_A.py
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1. http://www.kma.go.kr/weather/forecast/mid-term-rss3.jsp 의 내용을 
   인터넷을 통해 데이터를 수신하고 다음 결과형태로 출력하시오.
   결과는 현재 날씨에 따라 달라 질수 있습니다.
[결과]
+ 흐림
 |-  서울
 |-  인천
 |-  수원
 |-  파주
 |-  이천
 |-  평택
 |-  대전
 |-  세종
 |-  홍성
 |-  청주
 |-  충주
 |-  영동
 |-  광주
 |-  목포
 |-  여수
 |-  순천
 |-  광양
 |-  나주
 |-  전주
 |-  군산
 |-  정읍
 |-  남원
 |-  고창
 |-  무주
 |-  대구
 |-  안동
 |-  포항
 |-  경주
 |-  울진
 |-  울릉도
+ 구름많음
 |-  춘천
 |-  원주
 |-  강릉
+ 흐리고 비
 |-  부산
 |-  울산
 |-  창원
 |-  진주
 |-  거창
 |-  통영
 |-  제주
 |-  서귀포
 '''   
from bs4 import BeautifulSoup #html, xml 분석 도구
import urllib.request as req  #인터넷 접속 모듈
url="https://www.kma.go.kr/weather/forecast/mid-term-rss3.jsp"
res = req.urlopen(url) # 인터넷(url)에 연결. 요청.
info = {} #dictionary. {"wf": ["city",...],"wf": ["city",...]}
# soup : res의 정보를 분석해서 저장 객체 
soup = BeautifulSoup (res, "html.parser")
#find_all("location") : location 태그 정보들. 
for location in soup.find_all("location") :
    #location.find("city").string : location 태그의 하위 태그 중 city태그 선택
    name = location.find("city").string  #도시명
    weather = location.find("wf").string #흐림, 맑음
    if not (weather in info) : #새로운 날씨정보.
        info[weather] = [] # 도시명을 저장하기 위한 리스트 객체 생성
    info[weather].append(name)
# info 딕셔너리 정보 출력
for weather in info.keys() :
    print("+",weather)
    for name in info[weather] : # 리스트 출력
        print(" |- ",name)
 

'''
2. chipotle.tsv 파일을 읽고 item 별 판매 갯수 시각화하기.
   가장 많이 판매한 상품 10개만 막대그래프로 출력하기
   20220701-2.png 참조
'''   
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# sep : '\t' : 셀 구분이 ,가 아니므로 구분 문자 설정. \t : tab 설정
chipo = pd.read_csv("data/chipotle.tsv", sep = '\t')
chipo_chicken = chipo[chipo['item_name'] == "Chicken Bowl"]
# Chicken Bowl 상품의 전체 판매 수량 조회
chipo_chicken["quantity"].sum()
# 상품별 판매 갯수
item_qty = chipo.groupby("item_name")["quantity"].sum()
item_qty
# 수량의 합으로 내림차순 정렬
item_qty = item_qty.sort_values(ascending=False)[:10] #판매수량이 많은 10개 상품
item_qty
item_name_list = item_qty.index.tolist() #그래프 출력할 item이름 목록
sell_cnt = item_qty.values.tolist()      #그래프 출력할 item 목록
# 그래프 출력
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(1,1,1) 
ax.bar(item_name_list, sell_cnt, align='center')
plt.ylabel('item_sell_count')
plt.xlabel('item Name')
ax.set_xticklabels(item_name_list, rotation=90)
plt.title('Distribution of all sell item')
plt.show()
plt.savefig("20220701-2.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

'''
3. 멕시코풍 프랜차이즈 Chipotle의 주문 데이터를 이용하여 문제 풀기
    Chicken Bowl을 2개 이상 주문한 주문 횟수 구하기
    주문번호    Chicken Bowl 주문수량
       1                 2
       2                 3
       3                 1
         주문횟수 :   2    1,2,번주문만 횟수
'''
import pandas as pd
chipo = pd.read_csv("data/chipotle.tsv", sep = '\t')
# chipo_chicken : 주문한 상품이 Chicken Bowl인 데이터 목록
chipo_chicken = chipo[chipo['item_name'] == "Chicken Bowl"]
chipo_chicken
# chipo_chicken 중 주문수량이 2개 이상인 데이터만 저장
chipo_chicken_result = chipo_chicken[chipo_chicken['quantity'] >= 2]
chipo_chicken_result
chipo_chicken_result.groupby("order_id").count()
len(chipo_chicken_result.groupby("order_id").count()) #행의 수
print(chipo_chicken_result.shape[0]) #행의 수