9장 데이터 분석 프로젝트 - 한국인의 삶을 파악하라! (7)

9-7 성별 직업 빈도 - 성별로 어떤 직업이 가장 많을까?

분석 절차

1단계 변수 검토 및 전처리

• 성별
• 직업

2. 변수 간 관계 분석

• 성별 직업 빈도표 만들기
• 그래프 만들기

성별 직업 빈도 분석하기

1. 성별 직업 빈도표 만들기

2. 그래프 만들기

## 남성 직업 빈도 상위 10개 추출

# job 결측치 제거
# male 추출
# job별 분리
# job 빈도 구하기
# 내림차순 정렬
# 상위 10행 추출
job_male = welfare.dropna(subset = ['job']) \
                  .query('sex == "male"') \
                  .groupby('job', as_index = False) \
                  .agg(n = ('job', 'count')) \
                  .sort_values('n', ascending = False) \
                  .head(10)
job_male

## 여성 직업 빈도 상위 10개 추출

# job 결측치 제거
# female 추출
# job별 분리
# job 빈도 구하기
# 내림차순 정렬
# 상위 10행 추출
job_female = welfare.dropna(subset = ['job']) \
                    .query('sex == "female"') \
                    .groupby('job', as_index = False) \
                    .agg(n = ('job', 'count')) \
                    .sort_values('n', ascending = False) \
                    .head(10)
job_female

# 남성 직업 빈도 막대 그래프 만들기
sns.barplot(data = job_male, y = 'job', x = 'n').set(xlim = [0, 500])

# 여성 직업 빈도 막대 그래프 만들기
sns.barplot(data = job_female, y = 'job', x = 'n').set(xlim = [0, 500])

 

 

 

 

 

※ 해당 내용은 <Do it! 파이썬 데이터 분석>의 내용을 토대로 학습하며 정리한 내용입니다.