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판다스를 활용하여 주류 소비량 데이터 받아 오기¶
- fivethirtyeight 국가별 일인당 주류 소비량 데이터 입니다.
- https://fivethirtyeight.com/features/dear-mona-followup-where-do-people-drink-the-most-beer-wine-and-spirits/ 기사에 사용된 데이터 입니다.
In [1]:
# https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/alcohol-consumption
import pandas as pd
clustdf=pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/fivethirtyeight/data/master/alcohol-consumption/drinks.csv", index_col=0)
clustdf
Out[1]:
beer_servings | spirit_servings | wine_servings | total_litres_of_pure_alcohol | |
---|---|---|---|---|
country | ||||
Afghanistan | 0 | 0 | 0 | 0.0 |
Albania | 89 | 132 | 54 | 4.9 |
Algeria | 25 | 0 | 14 | 0.7 |
Andorra | 245 | 138 | 312 | 12.4 |
Angola | 217 | 57 | 45 | 5.9 |
... | ... | ... | ... | ... |
Venezuela | 333 | 100 | 3 | 7.7 |
Vietnam | 111 | 2 | 1 | 2.0 |
Yemen | 6 | 0 | 0 | 0.1 |
Zambia | 32 | 19 | 4 | 2.5 |
Zimbabwe | 64 | 18 | 4 | 4.7 |
193 rows × 4 columns
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