[Kaggle] 영업사원 통장 입금 내역 시각화

 

## 1.1. 입금 내역 데이터를 읽어오기


- 사용될 데이터 다운 받아오기
- 임의로 만들어진 데이터임! 

import numpy as np
import pandas as pd

y2020 = pd.read_excel('data/57_income.xlsx')
y2020.head(20)

- 여러 입금 내역이 섞여있는 것을 확인할 수 있다. 
    - 성과금, 컨텐츠, 결제환급, 카드, 출장과 같은 입금내역 확인.
    - A씨는 영업사원으로 근무하는 동시에 퇴근 후와 주말을 이용해 컨텐츠를 제작합니다. 
    - 본인은 회사, 그리고 투잡인 컨텐츠 제작과 관계된 내역만을 골라보자. 
 
- 회사에서는 세 가지의 수입이 있다. 
    1. 기본급: 매달 200만원. 달마다 약간의 변동이 있을 수 있음
    2. 출장비: 일비 3만원, 그리고 장소 이동 1건당 교통비 3만원
    3. 성과금: 계약 성사시 건당 1천만원
 
- 투잡에서는 두 가지의 수입이 있다. 
    1. 컨텐츠 제작비: 컨텐츠 회사와 건당 10만원의 계약을 함.
       출장이 없는 날의 60% 가량을 투자함.
    2. 2차 창작비: 드물지만 컨텐츠자 2차 창작됨. 
       1%의 확률로 출판 계약, 저작권료 등으로 건당 100만원을 받음.
        
 - 그리고 제외해야 하는 사적 입금액이 있습니다. 
     1. 카드 결제 취소액이 입금 되기도 하고
     2. 가족으로부터 자녀에게 오는 용돈이 있음
     

## 1.2. 총 입금액 확인
- 총 입금액을 확인합니다.
- 카드 환불금, 자녀에게 줄 돈이 섞여있는 금액입니다.

y2020['입금액'].sum() # 총입금액 확인

- 읽기 좋게 천 단위로 쉼표를 찍어보자. 
- format(데이터,',')를 사용하면 가능!

format(y2020['입금액'].sum(),',')

## 1.3. 소득확인 
- 일을 해서 얻은 소득만 확인해보자. 
- '적요' 열에서 기본급, 출장비, 성과급, 컨텐츠, 2차 창작비를 추출합니다. 
    1. 기본급: '우리회사' 뒤에 숫자가 붙어 입금
    2. 출장비: '출장' 뒤에 숫자가 붙어 입금
    3. 성과급: 건당 '성과급'으로 입금
    4. 컨텐츠 제작비: 회사 이름인 'oo컨텐츠'로 입금
    5. 2차 창작물: '출판 계약금', '저작권료'등으로 입금


- 숫자를 제외하고 공통으로 포함된 단어만 사용해서 추출하자. 
- 근로소득만 담은 데이터 프레임을 y2020_company로 저장.

y2020_company =  y2020.loc[y2020['적요'].str.contains('우리회사|출장|성과급|컨텐츠|출판|출연|저작권',regex=True)]
y2020_company['입금액'] = y2020_company['입금액'].astype(int)
y2020_company.head()

- 총 근로소득을 확인해보자. 

format(y2020_company['입금액'].sum(),',')

## 1.3.1. 소득원별 소득 
- 같은 명령을 사용해서 소득원별 index를 추출하자



### 1. 회사 
# 기본급

index_salary = y2020_company.loc[y2020_company['적요'].str.contains('우리회사', regex=False)].index

# 출장비
index_biztrip = y2020_company.loc[y2020_company['적요'].str.contains('출장', regex=False)].index


# 성과급
index_success = y2020_company.loc[y2020_company['적요'].str.contains('성과급', regex=False)].index


### 2. 투잡
# 컨텐츠 제작비
index_contents = y2020_company.loc[y2020_company['적요'].str.contains('컨텐츠', regex=False)].index

# 2차 창작물 
index_2nd = y2020_company.loc[y2020_company['적요'].str.contains('출판|출연|저작권', regex=False)].index



- 'type' 컬럼을 새로 만들어 정리
- groupby로 정렬하기 위해서임

y2020_company['type'] = np.nan

y2020_company.loc[index_salary, 'type'] ='기본급'
y2020_company.loc[index_biztrip, 'type'] = '출장비'
y2020_company.loc[index_success, 'type'] = '성과급'
y2020_company.loc[index_contents, 'type'] ='컨텐츠'
y2020_company.loc[index_2nd, 'type'] = '2차'

## 1.3.2. 시각화
- 소득원별 소득을 시각화로 나타내자.
- 한글 사용을 설정하고, seaborn도 사용해보자.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.rcParams['font.family']='NanumGothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
sns.set_style("white")
sns.set_context("talk")

- plt.subplots()에 gridspec_kw를 사용하면 비대칭 subplot을 만들기 편리함

fig, axs = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10,5), gridspec_kw={'width_ratios':[3,2],'wspace':0}, sharey=True)

fig, axs = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 5), gridspec_kw={"width_ratios":[3,2], "wspace":0}, sharey=True)

def plot_income(df, idx, ax, palette="tab10", title=None):
    sns.barplot(x=idx, y="입금액", data=df.loc[idx], palette=palette, ax=ax, zorder=2)
    ax.set_xlabel(None)
    ax.set_ylabel(None)

    yticks = ax.get_yticks()
    ax.set_yticks(yticks)
    ax.set_yticklabels([])

    ax.set_facecolor("0.9")
    [ax.spines[k].set_visible(False) for k in ["left", "top", "right"]]

    ax.tick_params(axis="both", length=0)
    [ax.axhline(y, zorder=1, c="lightgray") for y in yticks];

    for i, p in enumerate(ax.patches):
        h = p.get_height()
        ax.text(i, h+2e6, format(int(h), ","), ha="center")
        
    ax.set_title(f"{title} ({format(int(df.loc[idx].sum()), ',')})")
    return ax


idx_company = ["기본급", "출장비", "성과급"]
idx_2job = ["컨텐츠", "2차"]

axs[0] = plot_income(y2020_g, idx_company, axs[0], palette="Blues_r", title="회사")
axs[1] = plot_income(y2020_g, idx_2job, axs[1], palette="Reds_r", title="투잡")
axs[1].spines["left"].set_visible(True)
axs[1].spines["left"].set_color("w")

fig.suptitle(f"2020년 총 소득: {format(int(y2020_g.sum()), ',')}원")
fig.tight_layout()

jehyunlee.github.io/2021/01/21/Python-DS-57-income/

Income from Two Companies (1)

 

2주전 캐글코리아 오픈 채팅방에서 재현님이 올려주신!

데이터와 약간의 전처리 그리고 시각화 과정을 따라 쳐보면서 익혀보았습니다. 

 

한 달 안했다고 이렇게 다...🔥 까먹다니요?

속도 상관없다 치고 까먹으면 구글링 하면 되지만 좀 심하게 다 까먹었다 ㅎㅎㅎ

 

 

자료 공유해주신 재현님 감사합니다. 🙇🏻‍♀️