[2025 동계 모각코] 3주차 결과

멕시코풍 프랜차이즈 chipotle의 주문 데이터 분석하기 (~Step 03)

Step 02

가장 많이 주문한 아이템 Top 10

DataFrame['column'] 형태에 value_counts() 함수를 적용하는 방식을 사용해야함

value_counts(): 기본적으로 지정된 열의 각 값(value)에 대한 모든 발생 횟수를 반환함
enumerate: 순서가 있는 자료형(list, set, tuple, dictionary, string)을 입력으로 받았을 때, 인덱스와 값을 포함하여 리턴
위의 결과를 보면 Chicken Bowl이 726로 주문량이 가장 많은 것을 알 수 있다.

아이템별 주문 개수와 총량 구하기

groupby(): 위의 코드에선 chipo 데이터프레임을 'item_name' 기준으로 그룹화함. 동일한 item_name을 가진 행끼리 묶음

Step 03

데이터 전처리: 전처리 함수 사용하기

전처리: 상황에 따라 적합한 형태로 가공하는 과정

위 코드에서 'item_price'는 $2.39 등 문자열 형태로 나와있는 것을 볼 수 있다. 우리가 필요한 것은 '가격'이므로 이 문자열을 숫자 형태로 변환해줄 필요가 있다. 그러기 위해서는 숫자 앞의 $ 기호만 삭제하면 된다.

• $ 기호를 제거하기 위해서 chipo['item_price']에 apply() 함수를 적용함으로써 가능함

(lambda x,y : x + y)(1,2) ## 인수인 x와 y를 'x+y'에 넣어 결과를 도출
## 이때, 각 인수의 값을 뒤에 넣어줌으로 적용 할 수 있음
>> 3 ## 결과값

이런식으로 lambda를 사용할 수 있는데, 위에서는 x의 첫 번째 숫자를 제거한 후 float형으로 변환한다는 것이다.