어도비 직원분포 예제(set_index, 파이그래프)

해설

%matplotlib inline
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/silicon_valley_details.csv")
df

 'company'는 'Adobe', 'race' 는 'Overall_totals'

boolean_adobe = df['company'] == 'Adobe'
boolean_all_races = df['race'] == 'Overall_totals'
df[boolean_adobe & boolean_all_races]

'count'가 0인 데이터는 제거, 'job_category'가 'Totals' 혹은 'Previous_totals' 인 데이터도 제거

boolean_adobe = df['company'] == 'Adobe'
boolean_all_races = df['race'] == 'Overall_totals'
boolean_count = df['count'] != 0
boolean_job_category = (df['job_category'] != 'Totals') & (df['job_category'] != 'Previous_totals')

df_adobe = df[boolean_adobe & boolean_all_races & boolean_count & boolean_job_category]
df_adobe

이제 그래프를 그려봅시다.

df_adobe.plot(kind='pie', y= 'count')

파이 그래프는 index를 기준으로 이름표 지정

set_index를 활용해서 index 교체

df_adobe.set_index('job_category', inplace=True)

df_adobe.plot(kind='pie', y= 'count')

모범 답안

%matplotlib inline
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/silicon_valley_details.csv")

boolean_adobe = df['company'] == 'Adobe'
boolean_all_races = df['race'] == 'Overall_totals'
boolean_count = df['count'] != 0
boolean_job_category = (df['job_category'] != 'Totals') & (df['job_category'] != 'Previous_totals')

df_adobe = df[boolean_adobe & boolean_all_races & boolean_count & boolean_job_category]
df_adobe.set_index('job_category', inplace=True)
df_adobe.plot(kind='pie', y= 'count')