운동 데이터 분석

import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)
plt.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False

DF = pd.read_excel('notExercise.xls')

DF.head()

	기간	대분류	분류	운동을 할 충분한 시간이 없어서	함께 운동을 할 사람이 없어서	운동을 할 만한 장소가 없어서	운동을 싫어해서	기타
0	2017	서울시	서울시	49.7	8.1	5.8	34.7	1.7
1	2017	성별	남자	55.2	7.9	5.5	29.8	1.6
2	2017	성별	여자	45.0	8.3	6.0	38.8	1.8
3	2017	연령별	10대	55.7	6.1	5.6	32.2	0.3
4	2017	연령별	20대	54.8	6.9	5.2	32.9	0.1

DF.drop(columns = '기간', inplace = True)

DF.tail()

	대분류	분류	운동을 할 충분한 시간이 없어서	함께 운동을 할 사람이 없어서	운동을 할 만한 장소가 없어서	운동을 싫어해서	기타
48	관악구	관악구	50.7	7.1	6.9	33.6	1.7
49	서초구	서초구	59.8	3.4	3.2	32.0	1.5
50	강남구	강남구	59.1	5.5	2.6	31.5	1.3
51	송파구	송파구	42.6	7.2	5.8	44.3	0.1
52	강동구	강동구	53.1	9.6	6.8	30.4	0.1

DF['대분류'][23:] #23~52 '대분류' 정보 확인

23    지역대분류
24    지역대분류
25    지역대분류
26    지역대분류
27    지역대분류
28      종로구
29       중구
30      용산구
31      성동구
32      광진구
33     동대문구
34      중랑구
35      성북구
36      강북구
37      도봉구
38      노원구
39      은평구
40     서대문구
41      마포구
42      양천구
43      강서구
44      구로구
45      금천구
46     영등포구
47      동작구
48      관악구
49      서초구
50      강남구
51      송파구
52      강동구
Name: 대분류, dtype: object

DF.drop(index = range(23, 53), inplace = True)  #23~52 행(Row) 삭제

DF

	대분류	분류	운동을 할 충분한 시간이 없어서	함께 운동을 할 사람이 없어서	운동을 할 만한 장소가 없어서	운동을 싫어해서	기타
0	서울시	서울시	49.7	8.1	5.8	34.7	1.7
1	성별	남자	55.2	7.9	5.5	29.8	1.6
2	성별	여자	45.0	8.3	6.0	38.8	1.8
3	연령별	10대	55.7	6.1	5.6	32.2	0.3
4	연령별	20대	54.8	6.9	5.2	32.9	0.1
5	연령별	30대	58.1	5.5	4.6	31.6	0.2
6	연령별	40대	57.7	6.8	5.2	29.4	1
7	연령별	50대	50.1	9.2	7.2	32.2	1.4
8	연령별	60대 이상	27.5	12.8	6.9	46.8	6
9	학력별	중졸 이하	26.1	13.7	6.6	46.2	7.4
10	학력별	고졸 이하	46.3	8.5	6.9	36.5	1.7
11	학력별	대졸 이하	57.4	6.6	4.9	30.7	0.4
12	학력별	대학원 이상	65.3	3.8	0.6	29.6	0.6
13	소득별	100만원 미만	22.7	10.3	3.6	50.7	12.7
14	소득별	100-200만원 미만	34.3	11.5	7.1	41.5	5.6
15	소득별	200-300만원 미만	48.8	12.3	6.8	30.7	1.4
16	소득별	300-400만원 미만	54.9	7.1	6.5	31.2	0.3
17	소득별	400-500만원 미만	56.1	5	5.3	33.0	0.6
18	소득별	500만원 이상	52.3	7.1	5.1	34.9	0.6
19	혼인상태별	기혼	50.7	7.8	5.4	34.9	1.2
20	혼인상태별	미혼	54.3	7.1	5.4	32.2	1
21	혼인상태별	이혼/별거	47.4	8.3	6.8	34.9	2.7
22	혼인상태별	사별	25.2	14.9	8.9	42.9	8

DF_G = DF[DF['대분류'] == '성별'].copy()

DF_G

	대분류	분류	운동을 할 충분한 시간이 없어서	함께 운동을 할 사람이 없어서	운동을 할 만한 장소가 없어서	운동을 싫어해서	기타
1	성별	남자	55.2	7.9	5.5	29.8	1.6
2	성별	여자	45.0	8.3	6.0	38.8	1.8

DF_G.drop(columns = '대분류', inplace = True)

DF_G

	분류	운동을 할 충분한 시간이 없어서	함께 운동을 할 사람이 없어서	운동을 할 만한 장소가 없어서	운동을 싫어해서	기타
1	남자	55.2	7.9	5.5	29.8	1.6
2	여자	45.0	8.3	6.0	38.8	1.8

DF_G.set_index('분류', inplace = True)

DF_G

	운동을 할 충분한 시간이 없어서	함께 운동을 할 사람이 없어서	운동을 할 만한 장소가 없어서	운동을 싫어해서	기타
분류
남자	55.2	7.9	5.5	29.8	1.6
여자	45.0	8.3	6.0	38.8	1.8

import matplotlib.pyplot as plt

figure, ax = plt.subplots(2, 2, figsize = (10,10))


DF_G['운동을 할 충분한 시간이 없어서'].plot.pie(explode = [0, 0.02],
                                                ax = ax[0, 0],
                                                autopct = '%.1f%%')
ax[0, 0].set_title('운동을 할 충분한 시간이 없어서')
ax[0, 0].set_ylabel('')



DF_G['함께 운동을 할 사람이 없어서'].plot.pie(explode = [0, 0.02],
                                              ax = ax[0, 1],
                                              autopct = '%.1f%%')
ax[0, 1].set_title('함께 운동을 할 사람이 없어서')
ax[0, 1].set_ylabel('')


DF_G['운동을 할 만한 장소가 없어서'].plot.pie(explode = [0, 0.02],
                                              ax = ax[1, 0],
                                              autopct = '%.1f%%')
ax[1, 0].set_title('운동을 할 만한 장소가 없어서')
ax[1, 0].set_ylabel('')


DF_G['운동을 싫어해서'].plot.pie(explode = [0, 0.02],
                                 ax = ax[1, 1],
                                 autopct = '%.1f%%')
ax[1, 1].set_title('운동을 싫어해서')
ax[1, 1].set_ylabel('')

plt.show()

DF_A = DF[DF['대분류'] == '연령별'].copy()
DF_A.drop(columns = '대분류', inplace = True)
DF_A.set_index('분류', inplace = True)

DF_A

	운동을 할 충분한 시간이 없어서	함께 운동을 할 사람이 없어서	운동을 할 만한 장소가 없어서	운동을 싫어해서	기타
분류
10대	55.7	6.1	5.6	32.2	0.3
20대	54.8	6.9	5.2	32.9	0.1
30대	58.1	5.5	4.6	31.6	0.2
40대	57.7	6.8	5.2	29.4	1
50대	50.1	9.2	7.2	32.2	1.4
60대 이상	27.5	12.8	6.9	46.8	6

import matplotlib.pyplot as plt

figure, ax = plt.subplots(1, 3, figsize = (16,8))

explode_set = [0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02]

DF_A['운동을 할 충분한 시간이 없어서'].plot.pie(explode = explode_set,
                                                ax = ax[0],
                                                autopct = '%1.1f%%')
ax[0].set_title('운동을 할 충분한 시간이 없어서')
ax[0].set_ylabel('')



DF_A['함께 운동을 할 사람이 없어서'].plot.pie(explode = explode_set,
                                              ax = ax[1],
                                              autopct = '%1.1f%%')
ax[1].set_title('함께 운동을 할 사람이 없어서')
ax[1].set_ylabel('')



DF_A['운동을 할 만한 장소가 없어서'].plot.pie(explode = explode_set,
                                              ax = ax[2],
                                              autopct = '%1.1f%%')
ax[2].set_title('운동을 할 만한 장소가 없어서')
ax[2].set_ylabel('')

plt.show()

DF_V = DF[DF['대분류'] == '학력별'].copy()
DF_V.drop(columns = '대분류', inplace = True)
DF_V.set_index('분류', inplace = True)

DF_V

	운동을 할 충분한 시간이 없어서	함께 운동을 할 사람이 없어서	운동을 할 만한 장소가 없어서	운동을 싫어해서	기타
분류
중졸 이하	26.1	13.7	6.6	46.2	7.4
고졸 이하	46.3	8.5	6.9	36.5	1.7
대졸 이하	57.4	6.6	4.9	30.7	0.4
대학원 이상	65.3	3.8	0.6	29.6	0.6

import matplotlib.pyplot as plt

figure, ax = plt.subplots(1, 2, figsize = (16,8))

explode_set = [0.02, 0.02, 0.02, 0.02]


DF_V['운동을 할 충분한 시간이 없어서'].plot.pie(explode = explode_set,
                                                ax = ax[0],
                                                autopct = '%.1f%%')
ax[0].set_title('운동을 할 충분한 시간이 없어서')
ax[0].set_ylabel('')


DF_V['운동을 싫어해서'].plot.pie(explode = explode_set,
                                 ax = ax[1],
                                 autopct = '%.1f%%')
ax[1].set_title('운동을 싫어해서')
ax[1].set_ylabel('')

plt.show()