[프랜차이즈 분석] 파리바게트와 뚜레쥬르 위치 분석

파리바게트와 뚜레쥬르 매장 위치가 서로 어떤 관계를 갖는지 데이터 분석 해보자.

 

데이터 가져오기

df_seoul['상호명'].str.extract("뚜레(주|쥬)르")[0].value_counts()

df_bread = df_seoul[df_seoul["상호명"].str.contains("뚜레(주|쥬)르|파리(바게|크라상)")].copy()
df_bread.shape

df_bread.head(10)

 

 

범주형 변수 빈도수 계산하기

# 비율을 알아본다.

df_bread["브랜드명"].value_counts(normalize=True)

sns.countplot(data=df_bread, x="브랜드명")

 

plt.figure(figsize=(15, 4))
sns.countplot(data=df_bread, x="시군구명", hue="브랜드명")

 

sns.scatterplot(data=df_bread, x="경도", y="위도", hue="브랜드명")

 

sns.jointplot(data=df_bread, x="경도", y="위도", kind="hex")

 

 

 

folium 지도에 표현하기

Marker로 위치 찍기

m = folium.Map([lat, long], zoom_start=12)

for i in df_bread.index:
    sub_lat = df_bread.loc[i, "위도"]
    sub_long = df_bread.loc[i, "경도"]
    
    title = df_bread.loc[i, "상호명"] + " - " + df_bread.loc[i, "도로명주소"]
    
    icon_color = "blue"
    if df_bread.loc[i, "브랜드명"] == "뚜레쥬르":
        icon_color = "green"

    folium.CircleMarker(
        [sub_lat,sub_long ], 
        radius=3,
        color=icon_color,
        popup=f'<i>{title}</i>', 
        tooltip=title).add_to(m)

m.save('paris-touslesjuours.html')
m

 

 

MarkerCluster로 구현하기

m = folium.Map([lat, long], zoom_start=12, tiles="stamen toner")

marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

for i in df_bread.index:
    sub_lat = df_bread.loc[i, "위도"]
    sub_long = df_bread.loc[i, "경도"]
    
    title = df_bread.loc[i, "상호명"] + " - " + df_bread.loc[i, "도로명주소"]
    
    icon_color = "blue"
    if df_bread.loc[i, "브랜드명"] == "뚜레쥬르":
        icon_color = "green"

    folium.CircleMarker(
        [sub_lat,sub_long ], 
        radius=3,
        color=icon_color,
        popup=f'<i>{title}</i>', 
        tooltip=title).add_to(marker_cluster)

m.save('paris-tour.html')
m

 

 

GitHub - DAWUNHAN/DataAnalysisInPython