청소년 고민 상담 유형 - 스트림릿 웹페이지 구현

 

 

 

청소년 고민 상담 유형 통계 - 데이터 가공

 

 

 

 

 

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일단 여러가지 하기에 앞서

 

 

전체 데이터프레임을 확인시켜주고

 

 

 

 

다음으로는

 

 

상담유형을 멀티셀렉트로 선택 할 수 있게 하여

 

 

선택된 상담유형 혹은 상담유형들의 지역별 데이터프레임과 bar차트, pie차트를

 

 

 

그리고

 

 

지역을 멀티셀렉트로 선택 할수 있게 하여

 

 

선택된 지역들의 상담유형별 데이터 프레임과 bar차트, pie 차트를

 

 

확인 할 수 있도록 하자

 

 

 

 

 

1. 상담유형 선택

 

 

available_columns = [col for col in df.columns if col not in ['지역', '합계']] 
selected_columns = st.multiselect('상담 유형을 선택하세요', available_columns)

df_filtered = df[df['지역'] != '전국']


if selected_columns:
    # 선택된 컬럼의 데이터프레임 생성
    selected_df = df_filtered[selected_columns + ['지역']]
    selected_df.set_index('지역', inplace=True)
    st.write(selected_df)

 

 

우선 선택해야 할 컬럼에서 합계와 지역은 여기서 필요가 없으니 제외되도록 하고

 

 

데이터프레임에서 '전국'의 데이터 또한 필요 없으니 제외 시키도록 한 다음

 

 

사용자가 선택한 고민상담 유형별 지역의 상황을 알아야하니 다시 지역을 추가 시켜준다

 

 

 

이렇게 선택 가능케 되었고 

 

다음으로

 

 

    if len(selected_columns) >= 2:
        selected_df['합산'] = selected_df[selected_columns].sum(axis=1)

        selected_df = selected_df.sort_values(by='합산', ascending=False)
        fig_bar1 = px.bar(selected_df, x=selected_df.index, y='합산', title=f'{", ".join(selected_columns)} 고민상담수 총합')
        st.plotly_chart(fig_bar1)

        fig_pie1 = px.pie(selected_df, names=selected_df.index, values='합산', title=f'{", ".join(selected_columns)} 고민상담의 지역 비율', hole=0.2)
        st.plotly_chart(fig_pie1)

 

 

그리고 2개 이상을 선택 했을 때에는 각 데이터들의 합산 데이터도 따로 보기 위해

 

합산 컬럼을 생성해주고 

 

선택된 컬럼들의 데이터를 지역별로 합산하여

 

차트로 따로 보여주자

 

 

    for column in selected_columns:
        sorted_df = df_filtered.sort_values(by=column, ascending=False)
        fig_bar = px.bar(sorted_df, x='지역', y=column, title=f'지역별 {column} 고민 상담 수')
        st.plotly_chart(fig_bar)

        fig_pie = px.pie(df_filtered, names='지역', values=column, title=f'{column} 고민상담의 지역 비율', hole=0.2)
        st.plotly_chart(fig_pie)

 

그리고 선택을 1개를 했건 2개 이상을 했건 모두 각각의 bar차트와 pie차트를 보여주기 위해

 

for 반복문을 사용하여 표현하자

 

 

 

 

 

 

 

 

그렇게 했을때

 

 

하나만 선택했을 경우에는 한 가지의 상담유형과 그것에 대한 bar차트, pie차트를 확인 할 수 있었고

 

 

 

 

 

 

 

2개 이상 선택 했을 경우에는 선택된 상담유형의 총합을 구하여 지역별로 bar차트와 pie차트로 확인 한 뒤에

 

각각의 고민상담 별 지역을 확인 할 수 있었다

 

 

 

 

 

2.  지역 선택

 

 

 

다음으로는 지역을 선택 했을때에

 

 

지역별로 고민 상담유형이 어떻게 나와있는지 확인 해 보자

 

 

choice_list = st.multiselect('지역을 선택하세요', df['지역'])
    if choice_list :
        selected_rows = df[df['지역'].isin(choice_list)]
        st.write(selected_rows)

 

 

고민상담유형 선택때와는 다르게

 

이번엔 지역만 선택 할 수 있도록 지역만 설정 해주고

 

선택된 지역의 데이터프레임만 나오게 설정 해주자

 

그러면 이렇게 지역을 선택 할 수 있게 되고

 

 

다음으로는

 

 

원 데이터프레임에서 지역, 합계의 데이터는 제외하고

 

 

    combined_data = selected_rows.drop(columns=['지역', '합계']).sum(axis=0)

    labels = combined_data.index.tolist()
    values = combined_data.values.tolist()

    sorted_values = sorted(values, reverse=True)
    sorted_labels = [x for _, x in sorted(zip(values, labels), reverse=True)]
    fig1 = px.bar(x=sorted_labels, y=sorted_values, title=f'{", ".join(choice_list)} 의 고민상담 수')
    st.plotly_chart(fig1)

    fig2 = px.pie(names=labels, values=values, title=f'{", ".join(choice_list)} 의 고민상담 비율', hole=0.2)
    st.plotly_chart(fig2)

 

 

선택된 데이터프레임과 함께 선택한 지역의 합산 데이터를 bar차트와 pie차트로 표현하기로 했다

 

그리고 보기 좋게하기 위해 더 많은 고민상담 유형의 역순으로 내려가게끔 설정하여

 

표현해주었다

 

 

 

 

 

그래서 지역 한 곳을 선택 했을때와 여러곳을 선택했을때에는 이렇게 달라진다