① df.plot.bar(stacked=True)
② df.plot.bar(bottom=True)
③ df.plot.stackbar()
④ df.plot.barstack()
① labels
② explode
③ startangle
④ autopct
① axes[1][0].plot(...)
② axes[2][1].plot(...)
③ axes[1, 0].plot(...)
④ axes[2, 1].plot(...)
제품 분류 연식 A/S횟수 분류 냉방 주방
0 에어컨 냉방 2022 35 연식
1 선풍기 냉방 2021 20 → 2021 20 44
2 냉장고 주방 2021 13 2022 35 0
3 전자렌지 주방 2021 31
① df.pivot_table(index='연식', columns='분류', values='A/S횟수',
aggfunc=np.mean, fill_value=0)
② df.pivot_table(index='연식', columns='분류', values='A/S횟수',
aggfunc=np.sum, fill_value=0)
③ df.pivot_table(index='분류', columns='연식', values='A/S횟수',
aggfunc=np.mean, fill_value=0)
④ df.pivot_table(index='분류', columns='연식', values='A/S횟수',
aggfunc=np.sum, fill_value=0)
<풀이>
② plot.bar() 메서드에는 bottom 매개변수가 없다, ③, ④ stackbar(), barstack()는 없는 메서드.
① labels 매개변수에는 범례 문자열 리스트를 전달한다. ② explode 매개변수에는 원 그래프의 각각의 부채꼴 조각을 중심에서 떼어낼 거리를 지정한다. ③ startangle 매개변수에는 3시 방향부터 반시계 방향으로 원 그래프가 시작될 각도를 지정한다.
pivot_table() 메서드의 index 매개변수에는 변환된 데이터프레임의 인덱스가 될 열을 지정한다. columns 매개변수에 지정한 열의 고유한 값이 변환된 데이터프레임의 열이 된다. '주방' 가전에 해당하는 '냉장고'와 '전자렌지'의 'A/S횟수'를 더해야 하므로 aggfunc=np.sum으로 지정해야 한다.