[데이터 사이언스 코딩 - Chap.14] 실습 음료의 칼로리 문제 풀어보기

[문제] 스타벅스 음료의 칼로리는 얼마일까요?

스타벅스 음료의 칼로리 및 영양소 정보가 있습니다.

스타벅스 음료의 칼로리 분포는 어떻게 되는지, 히스토그램을 그려서 확인해 봅시다.

원하는 결과가 나오도록 df.plot() 메소드의 괄호를 채워 보세요!

 

df.plot() # 괄호를 채워 주세요.

 

starbucks_drinks.csv

1.01MB

 

칼로리의 구간은 총 20개로 나누어 주세요.

 

출력 예시1

 

과제 해설

주어진 데이터의 'Calories' column에는 칼로리 정보가 저장되어 있습니다.

 

%matplotlib inline
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/starbucks_drinks.csv")
df['Calories']

 

0        3
1        4
2        5
3        5
4       70
      ... 
237    320
238    170
239    200
240    180
241    240
Name: Calories, Length: 242, dtype: int64

 

DataFrame의 .plot() 메소드를 사용해서 히스토그램을 그리면 됩니다.

히스토그램을 그리기 위해서 kind를 hist로, 칼로리에 대한 데이터를 그리기 위해서 y를 Calories로, 총 20개의 구간으로 나누기 위해 bins를 20으로 설정해 줍니다.

 

코드를 완성하면 아래와 같습니다.

 

%matplotlib inline
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/starbucks_drinks.csv")
df.plot(kind='hist', y='Calories', bins=20)

 

출력 결과1

확인해보면, 스타벅스 음료의 칼로리는 100~300 사이가 가장 많고, 50 이하의 음료도 꽤 있다는 걸 알 수 있습니다.

 

실습 과제

이번엔 스타벅스 음료의 칼로리를 박스 플롯으로 그려봅시다.

출력 예시2

 

박스 플롯도 히스토그램과 유사하게 그릴 수 있습니다.
'Calories' column의 칼로리 정보를 확인해 봅시다.

 

%matplotlib inline
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/starbucks_drinks.csv")
df['Calories']

 

0        3
1        4
2        5
3        5
4       70
      ... 
237    320
238    170
239    200
240    180
241    240
Name: Calories, Length: 242, dtype: int64

여기에서 plot 메소드를 사용해서 박스 플롯을 그리면 됩니다.
코드를 완성하면 아래와 같습니다.

 

%matplotlib inline
import pandas as pd

df = pd.read_csv("data/starbucks_drinks.csv")
df['Calories'].plot(kind='box')

 

출력 결과2

Data Science

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