[2/6] 파이썬 고객 리뷰 분석: 배달앱 데이터로 배우는 텍스트 마이닝

5. 재주문한 고객 수 확인하기

이제 각 고객이 재주문 고객인지 아닌지를 판단해 보겠습니다.

# 재주문 여부 확인

# customer_order_counts에서 주문 횟수를 가져와 1보다 큰지 확인

df['IS_REPURCHASE'] = df['NAME'].map(lambda x : customer_order_counts.get(x, 0) > 1)

print(df['IS_REPURCHASE'].value_counts())

df['NAME'].map()은 'NAME' 열의 각 값에 대해 어떤 작업을 수행합니다. 여기서는 lambda 함수를 사용합니다.

lambda 함수는 간단한 함수를 한 줄로 만들 수 있게 해주는 특별한 함수입니다. 이 상황에서는 각 고객 이름마다 재주문 여부를 확인해야 하는데, 이를 위해 일반 함수를 따로 정의하는 것보다 lambda 함수를 사용하는 것이 더 간편하고 효율적입니다.

customer_order_counts.get(x, 0)는 x라는 이름의 주문 횟수를 가져옵니다. .get() 메서드는 마치 사전에서 단어를 찾는 것처럼 작동합니다. customer_order_counts에서 고객 이름(x)을 찾아 그 주문 횟수를 알려줍니다.

만약 그 이름이 없다면(즉, 새로운 고객이라면) 0을 알려줍니다. 이렇게 하면 새로운 고객이 있어도 오류 없이 처리할 수 있습니다.

이 값이 1보다 크면(즉, 2회 이상 주문했으면) True, 아니면 False를 알려줍니다. 이 결과를 새로운 열 'IS_REPURCHASE'에 저장하고, value_counts()로 True와 False의 개수를 세어 재주문 고객의 수를 확인합니다.

6. 재주문한 고객의 데이터만 따로 보기

이제 재주문한 고객의 데이터를 추출해봅시다.

# 재주문 고객 데이터만 추출

repurchase_customers = df[df['IS_REPURCHASE'] == True]

repurchase_customers

이 코드는 재주문한 고객의 데이터를 추출하는 코드입니다. df[df['IS_REPURCHASE'] == True]는 'IS_REPURCHASE' 열의 값이 True인 행만 선택합니다.

이렇게 선택된 데이터를 repurchase_customers라는 새로운 변수에 저장합니다.

이제 repurchase_customers에는 재주문 고객의 데이터만 들어있어, 재주문한 고객의 리뷰를 자세히 분석할 수 있습니다.