In [139]:
df_subcategory.sort_values(by = "중분류 지출액", ascending = False).plot.bar()
Out[139]:
<AxesSubplot:xlabel='대분류,중분류'>
from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:80% !important;}</style>"))
%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
from scipy import stats
import warnings
import folium
import folium.plugins
import requests
import json
import folium.plugins
from IPython.display import Image
warnings.filterwarnings('ignore')
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (12,8) #시각화 figure default 설정
mpl.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic' #폰트 디폴트 설정
mpl.rcParams['font.size'] = 10 #폰트 사이즈 디폴트 설정
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%config InlineBackend.figure_format='retina' # 그래프 글씨 뚜렷
pd.options.display.float_format = '{:.3f}'.format # 넘파이 과학적 표기 제거
# 부산 행정구역 json raw파일(githubcontent)
r = requests.get('https://raw.githubusercontent.com/raqoon886/Local_HangJeongDong/master/hangjeongdong_%EB%B6%80%EC%82%B0%EA%B4%91%EC%97%AD%EC%8B%9C.geojson')
c = r.content
busan_geo = json.loads(c)
import os
path = "./"
file_list = os.listdir(path)
csv_list = [file for file in file_list if file.endswith(".csv")]
csv_list
['강서구_업종별_소비.csv', '금정구_업종별_소비.csv', '기장군_업종별_소비.csv', '남구_업종별_소비.csv', '동구_업종별_소비.csv', '동래구_업종별_소비.csv', '부산진구_업종별_소비.csv', '북구_업종별_소비.csv', '사상구_업종별_소비.csv', '사하구_업종별_소비.csv', '서구_업종별_소비.csv', '수영구_업종별_소비.csv', '연제구_업종별_소비.csv', '영도구_업종별_소비.csv', '중구_업종별_소비.csv', '해운대구_업종별_소비.csv']
gu_list = [csv.split("_")[0] for csv in csv_list]
df_gu = pd.DataFrame()
for gu, csv in zip(gu_list, csv_list):
df = pd.read_csv(csv, encoding = "cp949")
df["지역구"] = gu
df_gu = df_gu.append(df)
df_gu
| 대분류 | 중분류 | 대분류 지출액 | 대분류 지출액 비율 | 중분류 지출액 | 중분류 지출액 비율 | 지역구 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 여가서비스업 | 골프장 | 6829341 | 4 | 5439373 | 80 | 강서구 |
| 1 | 쇼핑업 | 관광기념품 | 39264712 | 22 | 11973 | 0 | 강서구 |
| 2 | 여가서비스업 | 관광유원시설 | 6829341 | 4 | 40997 | 1 | 강서구 |
| 3 | 여가서비스업 | 기타레저 | 6829341 | 4 | 736423 | 11 | 강서구 |
| 4 | 숙박업 | 기타숙박 | 2453944 | 1 | 2452058 | 100 | 강서구 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 12 | 여행업 | 여행업 | 106961 | 0 | 106961 | 100 | 해운대구 |
| 13 | 운송업 | 육상운송 | 2542213 | 0 | 547 | 0 | 해운대구 |
| 14 | 숙박업 | 캠핑장/펜션 | 58896679 | 9 | 12386 | 0 | 해운대구 |
| 15 | 숙박업 | 콘도 | 58896679 | 9 | 2593067 | 4 | 해운대구 |
| 16 | 숙박업 | 호텔 | 58896679 | 9 | 39661413 | 67 | 해운대구 |
224 rows × 7 columns
df_gu.to_csv("부산광역시_지역구별_대분류중분류_지출액.csv", index = False)
df_category = pd.DataFrame(df_gu.groupby(["대분류"])["대분류 지출액"].sum())
df_subcategory = pd.DataFrame(df_gu.groupby(["대분류", "중분류"])["중분류 지출액"].sum())
df_category
| 대분류 지출액 | |
|---|---|
| 대분류 | |
| 쇼핑업 | 4517477214 |
| 숙박업 | 464258351 |
| 식음료업 | 1417281899 |
| 여가서비스업 | 478652488 |
| 여행업 | 1484189 |
| 운송업 | 153697065 |
df_subcategory.sort_values(by = "중분류 지출액", ascending = False).plot.bar()
<AxesSubplot:xlabel='대분류,중분류'>
pd.DataFrame(df_gu.groupby(["지역구"])["대분류 지출액"].sum()).sort_values(by = "대분류 지출액", ascending = False).plot.bar(rot = 30)
plt.title("<부산시 지역구별 소비 지출액 (내국인 지출액(BC+신한))>", fontsize = 15)
plt.tight_layout()
plt.savefig("부산시 지역구별 소비 지출액", dpi = 1000)
plt.show()
df_gu_ct = pd.crosstab(index = df_gu["지역구"],
columns = df_gu["중분류"],
values = df_gu["중분류 지출액"],
aggfunc = "sum")
df_gu.groupby("지역구")["중분류 지출액"].sum()
지역구 강서구 180859689 금정구 116058905 기장군 370923358 남구 96229414 동구 94883696 동래구 172124359 부산진구 400177395 북구 196859964 사상구 112087464 사하구 80440952 서구 46517420 수영구 160724027 연제구 146718272 영도구 36067436 중구 173680036 해운대구 638052088 Name: 중분류 지출액, dtype: float64
df_gu_ct.sum(axis = 1)
지역구 강서구 180859689 금정구 116058905 기장군 370923358 남구 96229414 동구 94883696 동래구 172124359 부산진구 400177395 북구 196859964 사상구 112087464 사하구 80440952 서구 46517420 수영구 160724027 연제구 146718272 영도구 36067436 중구 173680036 해운대구 638052088 dtype: float64
df_gu_ct = df_gu_ct.div(df_gu_ct.sum(axis = 1), axis =0)
df_gu_ct = df_gu_ct * 100
plt.figure(figsize =(16, 8))
sns.heatmap(df_gu_ct,
annot = True,
fmt = ".2f",
cmap = "OrRd")
plt.title("<부산시 지역구별 중분류별 지출비중(%)>", fontsize = 17, fontweight = "bold")
plt.tight_layout()
plt.savefig("부산시 지역구별 중분류별 지출비중(%)", dpi = 500)
plt.show()
df_subcategory_gu = df_gu.groupby(["지역구", "중분류"])["중분류 지출액"].sum().reset_index()
df_subcategory_gu = df_subcategory_gu[df_subcategory_gu["중분류"] == "대형쇼핑몰"]
df_category_gu = df_gu.groupby("지역구")['대분류 지출액'].sum().reset_index().sort_values(by = "대분류 지출액", ascending = False)
df_category_gu
| 지역구 | 대분류 지출액 | |
|---|---|---|
| 15 | 해운대구 | 1992987423 |
| 6 | 부산진구 | 964878868 |
| 2 | 기장군 | 927827815 |
| 7 | 북구 | 493989820 |
| 14 | 중구 | 401164770 |
| 0 | 강서구 | 393345910 |
| 5 | 동래구 | 308912855 |
| 12 | 연제구 | 278759750 |
| 11 | 수영구 | 231823514 |
| 1 | 금정구 | 214862507 |
| 8 | 사상구 | 209333878 |
| 4 | 동구 | 192826826 |
| 3 | 남구 | 168696129 |
| 9 | 사하구 | 132990385 |
| 10 | 서구 | 68158050 |
| 13 | 영도구 | 52292706 |
x_list = list(df_category_gu["지역구"].values)
# sns.set_theme(style="whitegrid")
# Initialize the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 6))
# Plot the total crashes
sns.set_color_codes("pastel")
sns.barplot(x="지역구", y="대분류 지출액", data=df_category_gu,
label="지역구별 총 소비지출액", color="b")
# Plot the crashes where alcohol was involved
sns.set_color_codes("muted")
sns.barplot(x="지역구", y="중분류 지출액", data=df_subcategory_gu,
label="대형쇼핑몰 소비지출액", color="b", order = x_list)
# Add a legend and informative axis label
ax.legend(ncol=2, loc="upper right", frameon=True, fontsize = 15)
ax.set(ylabel="지출액(천원)",
xlabel="지역구")
sns.despine(left=True, bottom=True)
plt.title("<부산시 지역구별 총 소비지출 및 대형쇼핑몰 지출액(내국인 지출액(BC+신한))>", fontsize = 20, fontweight = "bold")
plt.tight_layout()
plt.savefig("부산시 지역구별 총 소비지출 및 대형쇼핑몰 지출액", dpi = 800)
plt.show()
