쿠팡 셀러 데이터 분석
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
from matplotlib import font_manager, rc
import numpy as np
import pandas as pd
#seaborn
import seaborn as sns
COLORS = sns.color_palette()
%matplotlib inline
print(plt.rcParams["font.family"])
['sans-serif']
# matplotlib 한글 폰트 출력코드
# 출처 : 데이터공방( https://kiddwannabe.blog.me)
import matplotlib
from matplotlib import font_manager, rc
import platform
try :
if platform.system() == 'Windows':
# 윈도우인 경우
font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)
else:
# Mac 인 경우
rc('font', family='AppleGothic')
except :
pass
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
print(plt.rcParams["font.family"])
['Malgun Gothic']
coupang = pd.read_excel('coupangdata.xlsx')
coupang = pd.DataFrame(coupang)
coupang.head()
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5 rows × 24 columns
print(coupang.size)
print(len(coupang))
72648
3027
# dataframe으로 만들고 '노출상품명(옵션명)' 컬럼 string으로 타입변경
# https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/text.html
# 위 사이트 참고
coupang['노출상품명(옵션명)'] = coupang['노출상품명(옵션명)'].astype("string")
coupang.dtypes
묶음배송번호 object
주문번호 object
택배사 object
운송장번호 object
분리배송 Y/N object
분리배송 출고예정일 object
주문시 출고예정일 object
출고일(발송일) object
주문일 object
등록상품명 object
등록옵션명 object
노출상품명(옵션명) string
노출상품ID object
옵션ID object
최초등록옵션명 object
업체상품코드 object
바코드 object
결제액 object
배송비구분 object
배송비 object
도서산간 추가배송비 object
구매수(수량) object
옵션판매가(판매단가) object
구매자 object
dtype: object
노출상품명(옵션명) 기준 group
grouped = coupang.groupby('노출상품명(옵션명)')
grouped
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x00000192FDACA860>
grouped.count()
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2101 rows × 23 columns
df_group=grouped.sum()
df_group
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2101 rows × 14 columns
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df_group.columns
Index(['묶음배송번호', '주문일', '등록상품명', '등록옵션명', '노출상품ID', '옵션ID', '최초등록옵션명',
'업체상품코드', '바코드', '배송비구분', '배송비', '도서산간 추가배송비', '구매수(수량)', '구매자'],
dtype='object')
구매수(수량) 데이터 변환
df_group.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 2101 entries, (사이즈3종) 자세교정 허리 /자가발열 /허리보호대 굽은 [생활플러스] 허리복대 벨트, 00_02사이즈/ XXL to 희귀씨앗SY 씨앗10립 메버릭 제라늄 혼합, 상세페이지 참조
Data columns (total 14 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 묶음배송번호 2101 non-null object
1 주문일 2101 non-null object
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10 배송비 2101 non-null object
11 도서산간 추가배송비 2101 non-null object
12 구매수(수량) 2101 non-null object
13 구매자 2101 non-null object
dtypes: object(14)
memory usage: 246.2+ KB
- 12 구매수(수량) 2101 non-null object 을 int타입으로 변환하기
df_group.dtypes
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등록옵션명 object
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dtype: object
df_group['구매수(수량)'] = pd.to_numeric(df_group['구매수(수량)'],errors = 'coerce')
print(df_group.info())
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 2101 entries, (사이즈3종) 자세교정 허리 /자가발열 /허리보호대 굽은 [생활플러스] 허리복대 벨트, 00_02사이즈/ XXL to 희귀씨앗SY 씨앗10립 메버릭 제라늄 혼합, 상세페이지 참조
Data columns (total 14 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 묶음배송번호 2101 non-null object
1 주문일 2101 non-null object
2 등록상품명 2101 non-null object
3 등록옵션명 2101 non-null object
4 노출상품ID 2101 non-null object
5 옵션ID 2101 non-null object
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7 업체상품코드 2101 non-null object
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10 배송비 2101 non-null object
11 도서산간 추가배송비 2101 non-null object
12 구매수(수량) 2100 non-null float64
13 구매자 2101 non-null object
dtypes: float64(1), object(13)
memory usage: 246.2+ KB
None
- https://stackoverflow.com/questions/48094854/python-convert-object-to-float
12 구매수(수량) 2100 non-null float64 으로 타입 변경 할 때 위 사이트 참고함
노출상품명(옵션명)별 구매수(수량)
qua_by_items = df_group.groupby('노출상품명(옵션명)').sum()['구매수(수량)'].sort_values(ascending=False)
qua_by_items
노출상품명(옵션명)
레고 저금통(색상랜덤), 센스넷 1 70.0
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Name: 구매수(수량), Length: 2101, dtype: float64
Top 10 판매 제품 확인
top_selling = df_group.groupby('노출상품명(옵션명)').sum()['구매수(수량)'].sort_values(ascending=False)[:10]
top_selling
노출상품명(옵션명)
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Name: 구매수(수량), dtype: float64
Top 10 판매 제품 데이터 시각화
plot = top_selling.plot(kind='bar', color=COLORS[-1], figsize=(20,10))
plot.set_xlabel('노출상품명(옵션명)', fontsize=25)
plot.set_ylabel('구매수(수량)', fontsize=25)
plot.set_title('노출상품명(옵션명)별 구매수(수량)', fontsize=30)
plot.set_xticklabels(labels=top_selling.index, rotation=75, fontsize=13)
plt.show()
노출상품명(옵션명) 중에 많이 나온 단어 빈도 조회
# 필요한 모듈 실행
import konlpy
from konlpy.tag import *
#wordcloud 사용
from wordcloud import wordcloud
from collections import Counter #단어에 포함된 각 글자 수 세어준다
import nltk #토큰 데이터를 살펴볼 수 있는 라이브러리
from subprocess import check_output
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator #wordcloud 라이브러리
import matplotlib as mpl
okt = Okt() # Konlpy를 사용하여 한글 명사 추출 및 빈도 계산
# Okt(Twitter) 클래스를 사용하여 한글 명사 단어 빈도 계산
# 클래스 종류 - Hannanum, Kkma, Komoran, Mecab, Okt(Twitter)
kkma = Kkma() #
print(okt.morphs("도움되셨다면, 공감을 꾸욱 눌러주세요~"))
# morphs는 형태소 단위로 구문 분석을 수행한다
# okt 잘 실행되는지 확인했음
['도움', '되셨다면', ',', '공감', '을', '꾸욱', '눌러주세요', '~']
노출상품명(옵션명) 컬럼만 데이터 저장
data1 = pd.read_excel('coupangdata.xlsx', usecols='L') # Usecols은 엑셀파일의 특정 행만을 데이터로 출력하고 싶을때 사용하는 파라미터
print(data1)
노출상품명(옵션명)
0 마음담아 크리스마스 귀여운 산타 루돌프 눈사람 핸드메이드 스티커 9종 모음, 001...
1 다이얼식 비밀번호식 열쇠, 003단-소
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4 아동 성인 남녀공용 어른 겨울 뜨개실 귀마개, 00랜덤컬러
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[3027 rows x 1 columns]
# morphs = 형태소 , noun = 명사 , pos = 형태소 + 품사
#okt()함수를 이용하여 주요 키워드 추출
data1.loc[:,'노출상품명(옵션명)']
0 마음담아 크리스마스 귀여운 산타 루돌프 눈사람 핸드메이드 스티커 9종 모음, 001...
1 다이얼식 비밀번호식 열쇠, 003단-소
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Name: 노출상품명(옵션명), Length: 3027, dtype: object
## 정규식을 이용해 한글,숫자만 추출
import re
import io
k =0
for i in data1['노출상품명(옵션명)']:
text = re.compile('[ㄱ-ㅎ|\d\ㅏ-ㅣ|가-힣]+').findall(i)
data1.loc[k,'노출상품명(옵션명)'] = ' '.join(text).strip()
k+=1
data2 = data1.loc[:'노출상품명(옵션명)'] #정규식 처리 결과 ,특수기호와 이모지가 없는 것을 확인할 수 있다.
data2
| 노출상품명(옵션명) | |
|---|---|
| 0 | 마음담아 크리스마스 귀여운 산타 루돌프 눈사람 핸드메이드 스티커 9종 모음 001 ... |
| 1 | 다이얼식 비밀번호식 열쇠 003단 소 |
| 2 | 현모양처 무료배송 하오츠 백탕 훠궈소스 마라탕 샹궈 재료 중국식품 상세페이지 참조 |
| 3 | 갤럭시핏2 2 3 곡면엣지 풀커버 보호필름 무료배송 단일상품 3 풀커버필름 2 블랙 |
| 4 | 아동 성인 남녀공용 어른 겨울 뜨개실 귀마개 00랜덤컬러 |
| ... | ... |
| 3022 | 제프파이썬 할인점 36766 튼튼플러스요거얌얌 이츠웰 가공식품 오렌지125 무료배송... |
| 3023 | 제프파이썬 할인점 그로비타 거북이사료 85 무료배송상품 상세페이지 참조 |
| 3024 | 밥주걱 홀더 받침대 거치대 가정 식당 화이트 |
| 3025 | 밥주걱 홀더 받침대 거치대 가정 식당 화이트 |
| 3026 | 세일상품 영대 은박지 알루미늄 테이프 48 7 2021 상세페이지 참조 |
3027 rows × 1 columns
- 특수기호가 제거된 것을 확인 할 수 있다
#https://hwao-story.tistory.com/3
# 위 사이트 참고했음
def word_cloud_save(data2):
mpl.rcParams['font.size']=12
mpl.rcParams['savefig.dpi']=100
mpl.rcParams['figure.subplot.bottom']=.1
stopwords = set(STOPWORDS)
wordcloud = WordCloud(
font_path = 'C:\Windows\Fonts\H2GTRE.TTF',
background_color = 'white',
stopwords = stopwords,
max_words = 200,
max_font_size=40,
random_state=42
).generate(str(data2['노출상품명(옵션명)']))
okt = Okt()
data2['token_item'] = data2['노출상품명(옵션명)'].apply(okt.morphs) # tokenize
data2['tagging'] = data2['노출상품명(옵션명)'].apply(okt.pos) #tokenize + 형태소
data2['Noun'] = data2['노출상품명(옵션명)'].apply(okt.nouns)# only 명사
C:\Users\MyCom\anaconda3\envs\text_analysis\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
C:\Users\MyCom\anaconda3\envs\text_analysis\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until
C:\Users\MyCom\anaconda3\envs\text_analysis\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:4: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
after removing the cwd from sys.path.
tagging = [j for i in data2['tagging'] for j in i] #리스트로 추출
tagging
[('마음', 'Noun'),
('담아', 'Verb'),
('크리스마스', 'Noun'),
('귀여운', 'Adjective'),
('산타', 'Noun'),
('루돌프', 'Noun'),
('눈사람', 'Noun'),
('핸드', 'Noun'),
('메이드', 'Noun'),
('스티커', 'Noun'),
('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
('모음', 'Noun'),
('001', 'Number'),
('파티', 'Noun'),
('하는', 'Verb'),
('산타', 'Noun'),
('다이얼', 'Noun'),
('식', 'Suffix'),
('비밀번호', 'Noun'),
('식', 'Suffix'),
('열쇠', 'Noun'),
('003', 'Number'),
('단', 'Noun'),
('소', 'Noun'),
('현모양처', 'Noun'),
('무료', 'Noun'),
('배송', 'Noun'),
('하오츠', 'Noun'),
('백탕', 'Noun'),
('훠궈', 'Noun'),
('소스', 'Noun'),
('마라', 'Adjective'),
('탕', 'Noun'),
('샹궈', 'Noun'),
('재료', 'Noun'),
('중국', 'Noun'),
('식품', 'Noun'),
('상세', 'Noun'),
('페이지', 'Noun'),
('참조', 'Noun'),
('갤럭시', 'Noun'),
('핏', 'Noun'),
('2', 'Number'),
('2', 'Number'),
('3', 'Number'),
('곡면', 'Noun'),
('엣지', 'Noun'),
('풀', 'Noun'),
('커버', 'Noun'),
('보호', 'Noun'),
('필름', 'Noun'),
('무료', 'Noun'),
('배송', 'Noun'),
('단일', 'Noun'),
('상품', 'Noun'),
('3', 'Number'),
('풀', 'Noun'),
('커버', 'Noun'),
('필름', 'Noun'),
('2', 'Number'),
('블랙', 'Noun'),
('아동', 'Noun'),
('성인', 'Noun'),
('남녀', 'Noun'),
('공용', 'Noun'),
('어른', 'Noun'),
('겨울', 'Noun'),
('뜨', 'Verb'),
('개실', 'Verb'),
('귀마개', 'Noun'),
('00', 'Number'),
('랜덤', 'Noun'),
('컬러', 'Noun'),
('멀티', 'Noun'),
('염료', 'Noun'),
('실크', 'Noun'),
('린넨', 'Noun'),
('울', 'Noun'),
('다', 'Adverb'),
('이론', 'Noun'),
('53', 'Number'),
('면', 'Noun'),
('섬유', 'Noun'),
('염색', 'Noun'),
('1321', 'Number'),
('엘리펀트', 'Noun'),
('그레이', 'Noun'),
('대', 'Modifier'),
('용량', 'Noun'),
('식', 'Noun'),
('자재', 'Noun'),
('반찬', 'Noun'),
('소시지', 'Noun'),
('사조', 'Noun'),
('1', 'Number'),
('무료', 'Noun'),
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('케이스', 'Noun'),
('그립', 'Verb'),
('톡', 'Noun'),
('아이폰', 'Noun'),
('글라스', 'Noun'),
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('하트', 'Noun'),
('스마트', 'Noun'),
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('무료', 'Noun'),
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('단일', 'Noun'),
('상품', 'Noun'),
('실버', 'Noun'),
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('핏', 'Noun'),
('2', 'Number'),
('2', 'Number'),
('3', 'Number'),
('곡면', 'Noun'),
('엣지', 'Noun'),
('풀', 'Noun'),
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('필름', 'Noun'),
('무료', 'Noun'),
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('상품', 'Noun'),
('3', 'Number'),
('풀', 'Noun'),
('커버', 'Noun'),
('필름', 'Noun'),
('2', 'Number'),
('블랙', 'Noun'),
('마향', 'Noun'),
('마라', 'Adjective'),
('탕용', 'Noun'),
('소스', 'Noun'),
('100', 'Number'),
('마라샹궈', 'Noun'),
('산초', 'Noun'),
('기름', 'Noun'),
('마', 'Noun'),
('조', 'Modifier'),
('유', 'Noun'),
('상세', 'Noun'),
('페이지', 'Noun'),
('참조', 'Noun'),
('헤어', 'Noun'),
('쁘띠', 'Noun'),
('명품', 'Noun'),
('머리핀', 'Noun'),
('동백', 'Noun'),
('이', 'Josa'),
('미니', 'Noun'),
('프랑스', 'Noun'),
('핀', 'Noun'),
('집게', 'Noun'),
('핀', 'Noun'),
('2', 'Number'),
('개', 'Noun'),
('1', 'Number'),
('쌍', 'Noun'),
('공효진', 'Noun'),
('동글이', 'Noun'),
('앞머리', 'Noun'),
('00', 'Number'),
('02', 'Number'),
('디자인', 'Noun'),
('에트', 'Noun'),
('로', 'Josa'),
('갤럭시', 'Noun'),
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('2', 'Number'),
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('2', 'Number'),
('블랙', 'Noun'),
('간편한', 'Adjective'),
('시공', 'Noun'),
('주방', 'Noun'),
('욕실', 'Noun'),
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('방지', 'Noun'),
('방수', 'Noun'),
('테이프', 'Noun'),
('곰팡이', 'Noun'),
('방수', 'Noun'),
('테이프', 'Noun'),
('오염', 'Noun'),
('방지', 'Noun'),
('욕실', 'Noun'),
('틈새', 'Noun'),
('무료', 'Noun'),
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('00', 'Number'),
('단', 'Modifier'),
('품', 'Noun'),
('실버', 'Noun'),
('소품', 'Noun'),
('10', 'Number'),
('집게', 'Noun'),
('형', 'Suffix'),
('걸이', 'Noun'),
('고리', 'Noun'),
('걸이', 'Noun'),
('형', 'Suffix'),
('봉', 'Noun'),
('무료', 'Noun'),
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('92', 'Number'),
('핑코앤', 'Noun'),
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('캐릭터', 'Noun'),
('케이스', 'Noun'),
('920', 'Number'),
('무료', 'Noun'),
('배송', 'Noun'),
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('하트', 'Noun'),
('패턴', 'Noun'),
('스마', 'Noun'),
('토', 'Noun'),
('별', 'Modifier'),
('비트', 'Noun'),
('소켓', 'Noun'),
('무료', 'Noun'),
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('073', 'Number'),
('8', 'Number'),
('45', 'Number'),
('설치', 'Noun'),
('가', 'Josa'),
('간단한', 'Adjective'),
('빨래', 'Noun'),
('줄', 'Noun'),
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('갤럭시', 'Noun'),
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('2', 'Number'),
('2', 'Number'),
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('통합', 'Noun'),
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('00', 'Number'),
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('마음', 'Noun'),
('담아', 'Verb'),
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('산타', 'Noun'),
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('귀여운', 'Adjective'),
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('핸드', 'Noun'),
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('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
('모음', 'Noun'),
('023', 'Number'),
('루돌프', 'Noun'),
('와', 'Josa'),
('산타', 'Noun'),
('마음', 'Noun'),
('담아', 'Verb'),
('크리스마스', 'Noun'),
('귀여운', 'Adjective'),
('산타', 'Noun'),
('루돌프', 'Noun'),
('눈사람', 'Noun'),
('핸드', 'Noun'),
('메이드', 'Noun'),
('스티커', 'Noun'),
('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
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('034', 'Number'),
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('마음', 'Noun'),
('담아', 'Verb'),
('크리스마스', 'Noun'),
('귀여운', 'Adjective'),
('산타', 'Noun'),
('루돌프', 'Noun'),
('눈사람', 'Noun'),
('핸드', 'Noun'),
('메이드', 'Noun'),
('스티커', 'Noun'),
('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
('모음', 'Noun'),
('045', 'Number'),
('싱글벙글', 'Noun'),
('산타', 'Noun'),
('마음', 'Noun'),
('담아', 'Verb'),
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('스티커', 'Noun'),
('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
('모음', 'Noun'),
('056', 'Number'),
('크리스마스트리', 'Noun'),
('마음', 'Noun'),
('담아', 'Verb'),
('크리스마스', 'Noun'),
('귀여운', 'Adjective'),
('산타', 'Noun'),
('루돌프', 'Noun'),
('눈사람', 'Noun'),
('핸드', 'Noun'),
('메이드', 'Noun'),
('스티커', 'Noun'),
('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
('모음', 'Noun'),
('067', 'Number'),
('눈사람', 'Noun'),
('과', 'Josa'),
('산타', 'Noun'),
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('담아', 'Verb'),
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('귀여운', 'Adjective'),
('산타', 'Noun'),
('루돌프', 'Noun'),
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('스티커', 'Noun'),
('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
('모음', 'Noun'),
('078', 'Number'),
('산타', 'Noun'),
('마을', 'Noun'),
('양말', 'Noun'),
('미끄럼', 'Noun'),
('방지', 'Noun'),
('융털', 'Noun'),
('양말', 'Noun'),
('수면', 'Noun'),
('양말', 'Noun'),
('방한', 'Noun'),
('양말', 'Noun'),
('검정', 'Noun'),
('갤럭시', 'Noun'),
('핏', 'Noun'),
('2', 'Number'),
('2', 'Number'),
('3', 'Number'),
('곡면', 'Noun'),
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('풀', 'Noun'),
('커버', 'Noun'),
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('필름', 'Noun'),
('무료', 'Noun'),
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('단일', 'Noun'),
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('3', 'Number'),
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('산타', 'Noun'),
('마을', 'Noun'),
('크리스마스', 'Noun'),
('33', 'Number'),
('인테리어', 'Noun'),
('용', 'Noun'),
('루돌프', 'Noun'),
('사슴', 'Noun'),
('장식', 'Noun'),
('무료', 'Noun'),
('배송', 'Noun'),
('상세', 'Noun'),
('페이지', 'Noun'),
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('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
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('012', 'Number'),
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('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
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('눈사람', 'Noun'),
('과', 'Josa'),
('산타', 'Noun'),
('꽃양배추', 'Noun'),
('임', 'Noun'),
('모란', 'Noun'),
('화분', 'Noun'),
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('겨울', 'Noun'),
('화단', 'Noun'),
('가꾸기', 'Verb'),
('상세', 'Noun'),
('페이지', 'Noun'),
('참조', 'Noun'),
('마음', 'Noun'),
('담아', 'Verb'),
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('루돌프', 'Noun'),
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('012', 'Number'),
('크리스마스', 'Noun'),
('리스', 'Noun'),
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('산타', 'Noun'),
('마음', 'Noun'),
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('형', 'Suffix'),
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('먼지', 'Noun'),
('제거', 'Noun'),
('용', 'Noun'),
('롤링', 'Noun'),
('기', 'Noun'),
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('배송', 'Noun'),
('01', 'Number'),
('리필', 'Noun'),
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('귀여운', 'Adjective'),
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('루돌프', 'Noun'),
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('스티커', 'Noun'),
('9', 'Number'),
('종', 'Noun'),
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('파티', 'Noun'),
('하는', 'Verb'),
('산타', 'Noun'),
('더', 'Noun'),
('예뻐진', 'Adjective'),
('너', 'Noun'),
('종이', 'Noun'),
('정밀', 'Noun'),
('아트', 'Noun'),
('공', 'Modifier'),
('예', 'Modifier'),
('칼', 'Noun'),
('컷터', 'Noun'),
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...]
print(len(tagging)) #53633
53633
#빈도수 높은 탑 10단어 추출
#형태소 분석 및 품사 태깅
tokens = [ take2 for take1 in data2['token_item'] for take2 in take1]
text = nltk.Text(tokens, name='NMSC')
print(text.vocab().most_common(10)) #상위10
print(text.vocab().most_common()[:-20:-1]) #하위 10
[('제프', 1888), ('배송', 1876), ('무료', 1863), ('파이썬', 1860), ('상세', 1714), ('페이지', 1714), ('참조', 1714), ('상품', 1578), ('할인점', 1352), ('2021', 570)]
[('85', 1), ('거북이', 1), ('그로', 1), ('얌얌', 1), ('36766', 1), ('인디', 1), ('발톱깎이', 1), ('개시', 1), ('더펫', 1), ('마루', 1), ('6835', 1), ('색견출', 1), ('플래그', 1), ('먹물', 1), ('대명', 1), ('지속', 1), ('8시간', 1), ('자극', 1), ('쑥갓', 1)]
tokens = [ take2 for take1 in data2['token_item'] for take2 in take1]
len(tokens)
53633
#입력한 키워드와 같이 나온 토큰을 보여줌 fL:연관 검색어
text = nltk.Text(tokens, name='NMSC')
text.concordance('무료')
Displaying 25 of 1863 matches:
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스티커 9 종 모음 045 싱글벙글 산타 014 제주 삼다수 500 무료 배송 상세 페이지 참조 우레 탄 튜브 유공 압 호스 공 압 호스 우
튜브 유공 압 호스 공 압 호스 우레 탄 호스 관 에어 호스 튜브 무료 배송 투명 1 마음 담아 크리스마스 귀여운 산타 루돌프 눈사람 핸드
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# 라이브러리 다시 불러오기
from collections import Counter
import matplotlib
from matplotlib import font_manager,rc
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#그래프에서 마이너스 기호가 표시되도록 하는 설정
def showGraph(wordInfo):
font_location = "C:\Windows\Fonts\H2GTRE.TTF"
font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_location).get_name()
rc('font',family=font_name)
plt.xlabel('주요 단어')
plt.ylabel('빈도수')
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Sorted_Dict_Keys = sorted(wordInfo,key=wordInfo.get,reverse=True)
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plt.xticks(range(len(wordInfo)), list(Sorted_Dict_Keys), rotation='70')
plt.show()
noun_text = [ take2 for take1 in data2['Noun'] for take2 in take1]
text = nltk.Text(noun_text, name='NMSC')
count = Counter(text.vocab())
wordInfo = dict()
for tags, counts in text.vocab().most_common(30):
if (len(str(tags)) > 1):
wordInfo[tags] = counts
print ("%s : %d" % (tags, counts))
showGraph(wordInfo)
제프 : 1888
배송 : 1876
무료 : 1863
파이썬 : 1860
상세 : 1714
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참조 : 1714
상품 : 1578
할인점 : 1352
산타 : 440
크리스마스 : 348
루돌프 : 339
스티커 : 280
눈사람 : 258
핸드 : 251
모음 : 237
마음 : 235
메이드 : 230
블랙 : 211
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필름 : 137
보호 : 119
#'stopwords' is not defined 해결방안 - 밑에 2번줄 실행하기
from nltk.corpus import stopwords
data = text.vocab().most_common(100)
wordcloud = WordCloud(
font_path= 'C:\Windows\Fonts\H2GTRE.TTF',
relative_scaling=0.4,
stopwords = stopwords,
background_color='white',
).generate_from_frequencies( dict(data) )
plt.figure( figsize=(12, 6) )
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
