[제조] 제품 결함 데이터 분석 1

 

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성 (이미지 데이터를 CSV로 저장했다고 가정)

# 데이터 로드

df = pd.read_csv('/content/defects_data.csv')

df = pd.DataFrame(defect_data)

# defect_type과 severity별 발생 건수 집계

grouped_data = df.groupby(['defect_type', 'severity'])['defect_id'].count().reset_index()

# 피벗 테이블 생성 (그래프를 그릴 수 있도록 변환)

pivot_table = grouped_data.pivot(index='defect_type', columns='severity', values='defect_id').fillna(0)

# 합계 열 추가

pivot_table['Total'] = pivot_table.sum(axis=1)

# 막대 그래프 생성

ax = pivot_table.drop(columns='Total').plot(kind='bar', figsize=(10, 6), stacked=True, colormap='tab10', edgecolor='black')

# 각 막대 위에 합계 표시

for i, total in enumerate(pivot_table['Total']):

    ax.text(i, total + 0.5, int(total), ha='center', fontsize=10, color='black')

# 그래프 꾸미기

plt.title('Defect Type vs Severity (with Total Counts)', fontsize=16)

plt.xlabel('Defect Type', fontsize=12)

plt.ylabel('Number of Defects', fontsize=12)

plt.legend(title='Severity', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

plt.xticks(rotation=45)

plt.tight_layout()

# 그래프 출력

plt.show()

 

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성 (이미지 데이터를 CSV로 저장했다고 가정)

# 데이터 로드

df = pd.read_csv('/content/defects_data.csv')

df = pd.DataFrame(defect_data)

# defect_type별 repair_cost 합계 계산

total_repair_cost = df.groupby('defect_type')['repair_cost'].sum().reset_index()

# 그래프 생성

plt.figure(figsize=(8, 6))

bars = plt.bar(total_repair_cost['defect_type'], total_repair_cost['repair_cost'], color=['blue', 'orange', 'green', 'red'])

# 그래프 위에 합계 표시

for bar in bars:

    yval = bar.get_height()

    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, yval, f'{yval:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=10, color='black')

# 그래프 꾸미기

plt.title('Total Repair Cost by Defect Type')

plt.xlabel('Defect Type')

plt.ylabel('Total Repair Cost ($)')

plt.xticks(rotation=45)

plt.tight_layout()

# 그래프 출력

plt.show()