데이터분석 3주차 강의 후기 [국비지원_스파르타 코딩클럽]

스파르타 코딩클럽 데이터분석 3주차 강의 후기

스파르타 코딩클럽 데이터분석 3주차 강의후기

 

 

데이터분석 3주차 강의도 다 들었다..!

오늘은 Dart-FSS-Read the Docs  페이지를 참고해서 상장종목과 비상장종목 회사의 정보를 출력해봤다.

이 중에 제일 인상깊게 봤던 건 연봉 TOP 5 (5억 이상 상위 5인) 정보였다.

세상에 마상에 연봉이 이렇게까지 높은 사람도 있구나.. 하면서 봤던..ㅎ

혹시 우리나라 TOP 5의 연봉이 얼마인지 궁금하신 분들은 밑에 강의자료 참고하시면서 코딩 한 번 해보시길..!

♣ 데이터분석 3주차 강의노트 참고 ♣   https://nasena.tistory.com/17

그래도 이번 강의는 반복되는 내용이 많아서 진도를 따라갈수록 내용이 수월하게 내 것이 되는 듯한 느낌이 들었다. 그런데 왜 막상 혼자 해보려고 하면 머리가 백지가 되는지,,

그래서 숙제할 때도 강의 해설과 강의자료를 계속 참고하면서 했다.

계속 연습하다보면 혼자서도 잘 할 수 있겠지?

 

밑에는 3주차 숙제로 나온 문제와 내가 작성한 답이다. 

 

*문제: 남녀 평균 급여 차이가 가장 '안' 나는 회사 찾아보기

 

▶ 직원 정보 코드스니펫

corp_code = df_listed[df_listed['corp_name'] == '카카오'].iloc[0,0]
data = dart_fss.api.info.emp_sttus(corp_code, '2021', '11011')

pd.DataFrame(data['list'])

 

① 한 종목만 뽑아보기

corp_code = df_listed[df_listed['corp_name'] == '카카오'].iloc[0,0]
data = dart_fss.api.info.emp_sttus(corp_code, '2021', '11011')

df = pd.DataFrame(data['list'])
df = df[['corp_name','sexdstn','jan_salary_am']]

df_result = pd.DataFrame()
doc = {
    '기업명' : '카카오',
    '연봉(남)' : df[df['sexdstn'] == '남'].iloc[-1,-1],
    '연봉(여)' : df[df['sexdstn'] == '여'].iloc[-1,-1]
}

df_result = df_result.append(doc, ignore_index =  True)

df_result['연봉(남)'] = pd.to_numeric(df_result['연봉(남)'].str.replace(',',''))
df_result['연봉(여)'] = pd.to_numeric(df_result['연봉(여)'].str.replace(',',''))

df_result

: df_result = pd.DataFrame() 새로 하나를 만들고,

: doc = {  } 를 만들어서

: df_result = df_result.append로 그대로 넣음

: pd.to_numeric( )으로 문자 → 숫자로 바꾸기

 

 

↓ 첫 번째 슬라이드 결과를 doc 이용해서 두 번째 슬라이드 결과처럼 만듦.

01

 

② def 함수 이용하기

def get_salary(name):
  corp_code = df_listed[df_listed['corp_name'] == '카카오'].iloc[0,0]
  data = dart_fss.api.info.emp_sttus(corp_code, '2021', '11011')

  df = pd.DataFrame(data['list'])
  df = df[['corp_name','sexdstn','jan_salary_am']]

  df_result = pd.DataFrame()
  doc = {
      '기업명' : name,
      '연봉(남)' : df[df['sexdstn'] == '남'].iloc[-1,-1],
      '연봉(여)' : df[df['sexdstn'] == '여'].iloc[-1,-1]
  }

  df_result = df_result.append(doc, ignore_index =  True)

  df_result['연봉(남)'] = pd.to_numeric(df_result['연봉(남)'].str.replace(',',''))
  df_result['연봉(여)'] = pd.to_numeric(df_result['연봉(여)'].str.replace(',',''))

  return df_result

 

③ 여러 종목 뽑아보기

names = list(df_listed.sample(10)['corp_name'])

dfs=[]
for name in names:
 try:
  df = get_salary(name)
  dfs.append(df)
 except:
   print(f'error - {name}')
  
df_result = pd.concat(dfs)

df_result['차이(남-여)'] = df_result['연봉(남)'] - df_result['연봉(여)']
df_result['평균'] = (df_result['연봉(남)'] + df_result['연봉(여)'])/2

df_result.sort_vlaues(by = '차이(남-여)', ascending = True)

 

끝 !