17) Quiz

Matplotlib 퀴즈

다음은 대한민국 영화 중에서 관객 수가 가장 많은 상위 8개의 데이터입니다.

주어진 코드를 이용하여 퀴즈를 풀어보시오.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows
# matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Mac
matplotlib.rcParams['font.size'] = 15
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

data = {
    '영화' : ['명량', '극한직업', '신과함께-죄와 벌', '국제시장', '괴물', '도둑들', '7번방의 선물', '암살'],
    '개봉 연도' : [2014, 2019, 2017, 2014, 2006, 2012, 2013, 2015],
    '관객 수' : [1761, 1626, 1441, 1426, 1301, 1298, 1281, 1270], # (단위 : 만 명)
    '평점' : [8.88, 9.20, 8.73, 9.16, 8.62, 7.64, 8.83, 9.10]
}
df = pd.DataFrame(data)
df

	영화	개봉 연도	관객 수	평점
0	명량	2014	1761	8.88
1	극한직업	2019	1626	9.20
2	신과함께-죄와 벌	2017	1441	8.73
3	국제시장	2014	1426	9.16
4	괴물	2006	1301	8.62
5	도둑들	2012	1298	7.64
6	7번방의 선물	2013	1281	8.83
7	암살	2015	1270	9.10

1) 영화 데이터를 활용하여 x축은 영화, y축은 평점인 막대 그래프를 만드시오.

plt.bar(df['영화'],df['평점'])

<BarContainer object of 8 artists>

2) 앞에서 만든 막대 그래프에 제시된 세부 사항을 적용하시오.

• 제목 : 국내 Top 8 영화 평점 정보

• x축 label: 영화 (90도 회전)

• y축 label: 평점

plt.bar(df['영화'],df['평점'])
plt.title('국내 Top 8 영화 평점 정보')
plt.xlabel('영화')
plt.xticks(rotation=90)
plt.ylabel('평점')
plt.show()

3) 개봉 연도별 평점 변화 추이를 꺾은선 그래프로 그리시오.

연도별 평균 데이터를 구하는 코드는 다음과 같습니다.

df_group = df.groupby('개봉 연도').mean()
df_group

	관객 수	평점
개봉 연도
2006	1301.0	8.62
2012	1298.0	7.64
2013	1281.0	8.83
2014	1593.5	9.02
2015	1270.0	9.10
2017	1441.0	8.73
2019	1626.0	9.20

plt.plot(df_group.index,df_group['평점'])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x177bf12e3a0>]

4) 앞에서 만든 그래프에 제시된 세부 사항을 적용하시오.

• marker:’o’

• x축 눈금:5년 단위(2005, 2010, 2015, 2020)

• y축 범위:최소 7, 최대 10

plt.plot(df_group.index,df_group['평점'],marker='o')
plt.xticks([2005, 2010, 2015, 2020])
plt.ylim(7,10)
plt.show()

5) 평점이 9점 이상인 영화의 비율을 확인할 수 있는 원 그래프를 제시된 세부 사항을 적용하여 그리시오.

• label: 9점 이상 / 9점 미만

• 퍼센트: 소수점 첫째자리까지 표시

• 범례: 그래프 우측에서 표시

filt = df['평점'] >= 9.0
values = [len(df[filt]),len(df[~filt])]
labels = ['9점 이상', '9점 미만']

plt.pie(values, labels=labels, autopct='%.1f%%')
plt.legend(loc=(1,0.3))
plt.show()