공공데이터 분석(커피전문점) - 유명 브랜드별 비율 비교하기

2020년 12월 기준 커피 전문점 평판 순위

1. 스타벅스 2. 투썸플레이스 3. 이디야 4. 메가커피 5. 커피빈

변수

• 전체 점포 : data
• 전체/서울 커피전문점 : df_coffee / df_seoul_starbucks
• 전체/서울 스타벅스 : df_starbucks / df_seoul_starbucks
• 전체/서울 이디야 : df_ediya / df_seoul_ediya
• 전체/서울 커피빈 : df_coffeebean / df_seoul_coffeebean
• 전체/서울 투썸플레이스 : df_2some / df_seoul_2some
• 전체/서울 빽다방 : df_bbaek / df_seoul_bbaek
• 전체/서울 할리스 : df_hollys / df_seoul_hollys
• 전체/서울 메가커피 : df_mega / df_seoul_mega

전체 커피전문점 내 주요 커피브랜드 입점 비율

 

print("**** 전국 커피전문점중 주요 5대 커피브랜드 입점 비율 ****")
print("주요 5대 커피브랜드 전국 입점 비율 : %.3f%%"\
      % ((len(df_starbucks)+len(df_2some)+len(df_ediya)+len(df_mega)+len(df_coffeebean))
        / len(df_coffee) * 100))
print("1. 스타벅스 : %.3f%%" % (len(df_starbucks) / len(df_coffee) * 100))
print("2. 투썸플레이스 : %.3f%%" % (len(df_2some) / len(df_coffee) * 100))
print("3. 이디야 : %.3f%%" % (len(df_ediya) / len(df_coffee) * 100))
print("4. 메가커피 : %.3f%%" % (len(df_mega) / len(df_coffee) * 100))
print("5. 커피빈 : %.3f%%" % (len(df_coffeebean) / len(df_coffee) * 100))

2) 서울 커피전문점 내 주요 커피브랜드 입점 비율

 

print("스타벅스 : %.3f%%" % (len(df_seoul_starbucks) / len(df_seoul_coffee) * 100))
print("이디야 : %.3f%%" % (len(df_seoul_ediya) / len(df_seoul_coffee)* 100))
print("커피빈 : %.3f%%" % (len(df_seoul_coffeebean) / len(df_seoul_coffee)* 100))
print("투썸플레이스 : %.3f%%" % (len(df_seoul_2some) / len(df_seoul_coffee)* 100))
print("빽다방 : %.3f%%" % (len(df_seoul_bbaek) / len(df_seoul_coffee)* 100))
print("할리스 : %.3f%%" % (len(df_seoul_hollys) / len(df_seoul_coffee)* 100))
print("메가커피 : %.3f%%" % (len(df_seoul_mega) / len(df_seoul_coffee)* 100))

3) 각 커피브랜드별 서울 입점 비율

 

print("**** 주요 5대 커피브랜드별 서울 입점 비율 ****")
print("1. 스타벅스 : %.3f%%" % (len(df_seoul_starbucks) / len(df_starbucks) * 100))
print("2. 투썸플레이스 : %.3f%%" % (len(df_seoul_2some) / len(df_2some) * 100))
print("3. 이디야 : %.3f%%" % (len(df_seoul_ediya) / len(df_ediya) * 100))
print("4. 메가커피 : %.3f%%" % (len(df_seoul_mega) / len(df_mega) * 100))
print("5. 커피빈 : %.3f%%" % (len(df_seoul_coffeebean) / len(df_coffeebean) * 100))

 

# 각 구별로 스타벅스가 얼마나 있는지 확인합니다.
starbucks_gu = df_seoul_starbucks.groupby('시군구명')['상호명'].count().to_frame().sort_values(by='상호명', ascending=False)
starbucks_gu = starbucks_gu.reset_index()
starbucks_gu = starbucks_gu.set_index('시군구명')
starbucks_gu