matplotlibで箱ひげ図を書くための下処理

Question

日本のイベントをまとめたデータフレーム【df_event】があります。
df_event["協賛会社"]のデータから、matplotlibで可視化をしています。
今回はそれぞれのイベントの["協賛会社"]の数を調べて箱ひげ図を作成したいと考えています。

そのための下処理としてdf_event["協賛会社"]の要素を会社名から会社数を数えた数字に置き換えたSiries（df_event["協賛会社数"]）を作るにはどのような方法がありますでしょうか？
どなたかお力添えをよろしくお願いいたします。。

ちなみに下記コードで作成しようとすると、同一のイベント名があるときに .count() では会社数がまとめられてしまい、正しい値を抽出することができません。（正しい箱ひげ図が描写できません）
何かアドバイスをいただけたらと思います。。
【理想の形】

from io import StringIO
import pandas as pd
import japanize_matplotlib


data = StringIO(
"""
イベント名,都道府県名,費用（万円）,協賛会社,協賛会社数,
〇〇祭り,北海道,780,A社,1
□□大会,北海道,467,B社、F社、H社、K社、L社,5
△△パーティー,東京都,428,C社、D社,2
●●祭,神奈川県,591,E社、F社、A社、C社,4
□□大会,三重県,193,N社、Q社、H社、A社,4
✖︎✖︎生誕祭,大阪府,227,G社、B社,2
■■ディナーショー,大阪府,74,C社,1
□□大会,福岡県,347,B社、K社、J社、O社、E社、F社,6
▲▲イベント,沖縄,356,D社、E社、F社,3
"""
)
df_event = pd.read_csv(data)
             
tmpa = df_event['協賛会社'].str.split('、', expand=True).unstack().rename('協賛会社')
tmpa = tmpa.reset_index(level=0).dropna()
df_event = df_event.drop(columns=['協賛会社']).merge(tmpa, left_index=True, right_index=True, how='right')
company = df_event.groupby('イベント名').count()["協賛会社"]

>company
イベント名
■■ディナーショー     1
□□大会         15  #現状では□□大会がまとめられてしまっている
▲▲イベント        3
△△パーティー       2
●●祭           4
✖︎✖︎生誕祭       2
〇〇祭り          1

Comments

[hayataka2049]

pilomuさんの質問を見る度に思っているのですが、markdownのテーブルにされてもかえって読み込みが面倒なので、CSV形式でデータを貼ってもらって、ついでにデータの読み込み部分も含めたコードにしていただけないでしょうか？

[hayataka2049]

もっといえば、io.StringIOとか使ってもらえるとコピペ一回で済むのでもっと楽です。

[hayataka2049]

> 同一のイベント名があるときに .count() では会社数がまとめられてしまい、正しい値を抽出することができません。
同一のイベント名があるようなデータと理想の結果にしてください。

[退会済みユーザー]

ご指摘ありがとうございます。
修正いたしました

[magichan]

df_event.groupby('イベント名') としているのですから、同じイベント同士で纒められるのは当たり前の気がするのですが、どのような処理を意図しているのでしょうか？

[退会済みユーザー]

イベント名が一緒でも都道府県名が違うので、それぞれをひとつのイベントとしてカウントしたいと思っています。
例えば現状ですと、イベント数が本来1000個あるのに対して、イベント名でまとめられてしまうとイベント数が950個くらいになってしまいますm(_ _)m

Answer 1

ベント名が一緒でも都道府県名が違うので、それぞれをひとつのイベントとしてカウントしたいと思っています。

であれば

company = df_event.groupby('イベント名').count()["協賛会社"]

の部分は

company = df_event.groupby(['イベント名', '都道府県名']).count()["協賛会社"]

となります。
（イベント名と都道府県名が同じもの同士をグルーピング）

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます！
グルーピングが複数の条件でできることを知りませんでしたm(_ _)m
助かりました！