<aside> 📌 Task : 과정 정리

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📍 조건 1) 도심/외곽 별 편차

📍 조건 2) 룸 타입 별 편차

📍 우수 VS 비우수 숙소 기준 설정 → 조건별 세분화

📍 365 컬럼까지 같이 분석 → 운영 / 미운영 처리 방안 토론

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[분류]

도심

1️⃣ 도심 & 전체실 시현

2️⃣ 도심 & 개인실 영은

3️⃣ 도심 & 공유실 인영

외곽

1️⃣ 외곽 & 전체실 다니엘

2️⃣ 외곽 & 개인실 유진

(3️⃣ 외곽 & 공유실)

</aside>

<aside> 📌 실행 및 진행 사항 정리

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[분류]

도심

1️⃣ 도심 & 전체실 시현

• 코드보기

1️⃣ 도심 & 개인실 영은

• 코드보기

3️⃣ 도심 & 공유실 인영

• 코드보기

외곽

1️⃣ 외곽 & 전체실 다니엘

• 코드보기

2️⃣ 외곽 & 개인실 유진

• 코드보기

3️⃣ 외곽 & 공유실

• 코드보기 </aside>

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<aside> 📌 결과

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조합 상위 25% 숙소 수

0 도심 & Entire home/apt 2856

1 도심 & Private room 1813

2 도심 & Shared room 92

3 외곽 & Entire home/apt 2228

4 외곽 & Private room 2602

5 외곽 & Shared room 119

</aside>

<aside>

조합 하위 25% 숙소 수

0 도심 & Entire home/apt 2856

1 도심 & Private room 1813

2 도심 & Shared room 92

3 외곽 & Entire home/apt 2228

4 외곽 & Private room 2602

5 외곽 & Shared room 119

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# 조합 정의
combinations = [
    ('도심', 'Entire home/apt'),
    ('도심', 'Private room'),
    ('도심', 'Shared room'),
    ('외곽', 'Entire home/apt'),
    ('외곽', 'Private room'),
    ('외곽', 'Shared room'),
]

results = []

# 각 조합별로 상/하위 25%에서 예약 가능일 0인 숙소 수 세기
for region, room in combinations:
    cond = (df_filtered['city_and_suburb'] == region) & (df_filtered['room_type'] == room)
    subset = df_filtered[cond]

    if len(subset) < 10:
        continue  # 데이터 수 너무 적은 조합은 스킵

    q75 = subset['popularity_score'].quantile(0.75)
    q25 = subset['popularity_score'].quantile(0.25)

    top = subset[(subset['popularity_score'] >= q75) & (subset['availability_365'] == 0)]
    bottom = subset[(subset['popularity_score'] <= q25) & (subset['availability_365'] == 0)]

    results.append({
        '조합': f"{region} & {room}",
        '상위 25% 중 예약 가능일 0일': len(top),
        '하위 25% 중 예약 가능일 0일': len(bottom)
    })

# 데이터프레임으로 변환
grouped_avail_zero = pd.DataFrame(results)
grouped_avail_zero

</aside>