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소스 코드 제출

공개·회원 52명

20250518

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt


plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'


df_delivery = pd.read_csv('./배달_사용_통계.csv', encoding='utf-8')

df_delivery.columns = df_delivery.columns.str.strip()


df_covid = pd.read_csv('./코로나_확진자_수_통계.csv', encoding='utf-8')

df_covid.columns = df_covid.columns.str.strip()

df = pd.merge(df_delivery, df_covid, on='연도', how='inner')

print(df.keys())


df['연도'] = pd.to_numeric(df['연도'], errors='coerce') # 연도 열이 제대로 숫자로 되어 있는지 확인

df['배달앱'] = pd.to_numeric(df['배달앱'], errors='coerce') # 배달앱 이용량

df['배달대행'] = pd.to_numeric(df['배달대행'], errors='coerce') # 배달대행 이용량

df['확진자'] = pd.to_numeric(df['확진자'], errors='coerce')

df['사망자'] = pd.to_numeric(df['사망자'], errors='coerce')

df['백신'] = pd.to_numeric(df['백신'], errors='coerce')

df['사망률 감소'] = pd.to_numeric(df['사망률 감소'], errors='coerce')


df = df.dropna(subset=['연도', '배달앱', '배달대행'])


plt.figure(figsize=(10, 5))


plt.plot(df['연도'], df['배달앱'], marker='o', linestyle='-', color='blue', label='배달앱 이용률')

plt.plot(df['연도'], df['배달대행'], marker='o', linestyle='-', color='red', label='배달대행 이용률')

plt.plot(df['연도'], df['확진자'], marker='o', linestyle='-', color='green', label='코로나 확진자 수')

plt.plot(df['연도'], df['사망자'], marker='o', linestyle='-', color='purple', label='코로나 사망자 수')

plt.plot(df['연도'], df['백신'], marker='o', linestyle='-', color='cyan', label='코로나 백신 접종자 수')

plt.plot(df['연도'], df['사망률 감소'], marker='o', linestyle='-', color='orchid', label='예상 사망률 감소')


plt.xlabel('연도')

plt.ylabel('전국민 대비 비율(%)')


plt.title('2018~2024년 주요 데이터 비교 (꺾은선 그래프)')


plt.xticks(rotation=45)

plt.grid()

plt.legend()



plt.show()






bar_width = 0.15

index = range(len(df["연도"]))


plt.bar([i - bar_width * 2 for i in index], df["배달앱"], bar_width, label="배달앱 이용률", color="blue")

plt.bar([i - bar_width for i in index], df["배달대행"], bar_width, label="배달대행 이용률", color="red")

plt.bar(index, df["확진자"], bar_width, label="코로나 확진률", color="green")

plt.bar([i + bar_width for i in index], df["사망자"], bar_width, label="코로나 사망률", color="purple")

plt.bar([i + bar_width * 2 for i in index], df["백신"], bar_width, label="백신 접종률", color="cyan")

plt.bar([i + bar_width * 3 for i in index], df["사망률 감소"], bar_width, label="사망률 감소", color="orchid")


# X축, Y축 및 그래프 제목 설정

plt.xlabel("연도")

plt.ylabel("전국민 대비 비율(%)")

plt.title("2018~2024년 주요 데이터 비교 (막대 그래프)")

plt.xticks(index, df["연도"], rotation=45)

plt.legend()

plt.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.7)


# 그래프 출력

plt.show()

4회 조회

import pandas as pd


import matplotlib.pyplot as plt



plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'



df_delivery = pd.read_csv('./배달_사용_통계.csv', encoding='utf-8')


df_delivery.columns = df_delivery.columns.str.strip()



df_covid = pd.read_csv('./코로나_확진자_수_통계.csv', encoding='utf-8')


df_covid.columns = df_covid.columns.str.strip()


df = pd.merge(df_delivery, df_covid, on='연도', how='inner')


print(df.keys())


df['연도'] = df['연도'].astype(str) + '-' + df['연도'].astype(str).str.zfill(2)


# df['연도'] = pd.to_numeric(df['연도'], errors='coerce') # 연도 열이 제대로 숫자로 되어 있는지 확인


df['배달앱'] = pd.to_numeric(df['배달앱'], errors='coerce') # 배달앱 이용량


df['배달대행'] = pd.to_numeric(df['배달대행'], errors='coerce') # 배달대행 이용량


df['확진자'] = pd.to_numeric(df['확진자'], errors='coerce')


df['사망자'] = pd.to_numeric(df['사망자'], errors='coerce')


df['백신'] = pd.to_numeric(df['백신'], errors='coerce')


df['사망률 감소'] = pd.to_numeric(df['사망률 감소'], errors='coerce')



df = df.dropna(subset=['연도', '배달앱', '배달대행'])



plt.figure(figsize=(10, 5))



plt.plot(df['연도'], df['배달앱'], marker='o', linestyle='-', color='blue', label='배달앱 이용률')


plt.plot(df['연도'], df['배달대행'], marker='o', linestyle='-', color='red', label='배달대행 이용률')


plt.plot(df['연도'], df['확진자'], marker='o', linestyle='-', color='green', label='코로나 확진자 수')


plt.plot(df['연도'], df['사망자'], marker='o', linestyle='-', color='purple', label='코로나 사망자 수')


plt.plot(df['연도'], df['백신'], marker='o', linestyle='-', color='cyan', label='코로나 백신 접종자 수')


plt.plot(df['연도'], df['사망률 감소'], marker='o', linestyle='-', color='orchid', label='예상 사망률 감소')



plt.xlabel('연도')


plt.ylabel('전국민 대비 비율(%)')



plt.title('2018~2024년 주요 데이터 비교 (꺾은선 그래프)')



plt.xticks(df["연도"], df["연도"], rotation=45)


plt.grid()


plt.legend()




plt.show()







bar_width = 0.15


index = range(len(df["연도"]))



plt.bar([i - bar_width * 2 for i in index], df["배달앱"], bar_width, label="배달앱 이용률", color="blue")


plt.bar([i - bar_width for i in index], df["배달대행"], bar_width, label="배달대행 이용률", color="red")


plt.bar(index, df["확진자"], bar_width, label="코로나 확진률", color="green")


plt.bar([i + bar_width for i in index], df["사망자"], bar_width, label="코로나 사망률", color="purple")


plt.bar([i + bar_width * 2 for i in index], df["백신"], bar_width, label="백신 접종률", color="cyan")


plt.bar([i + bar_width * 3 for i in index], df["사망률 감소"], bar_width, label="사망률 감소", color="orchid")



# X축, Y축 및 그래프 제목 설정


plt.xlabel("연도")


plt.ylabel("전국민 대비 비율(%)")


plt.title("2018~2024년 주요 데이터 비교 (막대 그래프)")


plt.xticks(index, df["연도"], rotation=45)


plt.legend()


plt.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.7)



# 그래프 출력


plt.show()

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