• 상품군이 화장품인 데이터를 가져온 후 분기별로 시각화

df_cosmetic = df_total[df_total["상품군별"] == "화장품"].copy()
plt.figure(figsize=(15, 4))
sns.lineplot(data=df_cosmetic, x="연도", y="백만원", hue="분기")

• 기간 단위 판매액 시각화

plt.figure(figsize=(15,4))
plt.xticks(rotation=30)
sns.lineplot(data=df_cosmetic, x="기간", y="백만원")

• 기간 단위 국가별 데이터 시각화

plt.figure(figsize=(15,4))
plt.xticks(rotation=30)
sns.lineplot(data=df_cosmetic, x="기간", y="백만원", hue="국가(대륙)별")

중국에서의 판매액이 높은 것을 알 수 있다.

• 중국을 제외하고 국가별 판매액 시각화

plt.figure(figsize=(15,4))
plt.xticks(rotation=30)
sns.lineplot(data=df_cosmetic[df_cosmetic["국가(대륙)별"] != "중국"], x="기간", y="백만원", hue="국가(대륙)별")

최근 아세안에서 높은 판매량 기록했다는 사실을 알 수 있다.

• 계 데이터를 제외하고 그래프 시각화