Seaborn을 활용한 음식 배달 주문량 데이터 시각화

03 Nov 2023

seaborn

음식 배달 주문량 데이터를 시각화하는 것은 음식 배달 업계에서 성공적인 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 위해 Python의 Seaborn 패키지를 사용하여 데이터를 시각화해보겠습니다.

1. 데이터 불러오기

가장 먼저, 데이터를 불러와야 합니다. 이 예시에서는 delivery_orders.csv라는 CSV 파일을 사용합니다. 판다스(Pandas) 패키지를 사용하여 데이터를 불러옵니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('delivery_orders.csv')

2. 데이터 탐색하기

데이터를 불러온 후, 어떤 정보를 담고 있는지 탐색해봅시다. 몇 가지 유용한 메서드를 활용할 수 있습니다.

# 데이터의 일부 샘플 출력
print(data.head())

# 데이터의 통계적 요약 정보 출력
print(data.describe())

# 데이터의 컬럼 목록 출력
print(data.columns)

3. 데이터 시각화하기

Seaborn은 데이터 시각화를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 다음은 일부 예시입니다.

3.1. 막대 그래프

주문량을 시간대별로 시각화하기 위해 막대 그래프를 사용할 수 있습니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 시간대별 주문량 계산
order_by_hour = data.groupby('hour')['order_count'].sum().reset_index()

# 막대 그래프 시각화
sns.barplot(x='hour', y='order_count', data=order_by_hour)
plt.title('시간대별 주문량')
plt.xlabel('시간대')
plt.ylabel('주문량')
plt.show()

3.2. 상자 그림

배달 주문량의 분포를 확인하기 위해 상자 그림을 사용할 수 있습니다.

# 요일별 주문량 분포 시각화
sns.boxplot(x='day_of_week', y='order_count', data=data)
plt.title('요일별 주문량 분포')
plt.xlabel('요일')
plt.ylabel('주문량')
plt.show()

결론

Seaborn을 사용하면 간편하게 음식 배달 주문량 데이터를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 음식 배달 업계에서 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있으며, 효율적인 경영을 할 수 있습니다.

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