# 위 그래프에도 숫자를 표시하고 싶다면 그룹화된 연산이 필요합니다.
# value_counts는 Series에만 사용이 가능하기 때문에 groupby 나 pivot_table로 구해볼 수 있습니다.
table_city_brand = df_31.pivot_table(index="시군구명", columns="브랜드명", values="상호명", aggfunc="count")
table_city_brand.head()

# 그래프에 숫자를 표시하기 위해서는 하나씩 출력을 해봅니다.
# 데이터프레임을 순회할 수있는 iterrows() 을 사용해 보겠습니다.
# 아래에 출력되는 숫자를 그래프에 표시할 예정입니다.
for i, val in table_city_brand.iterrows():
    dunkin = val["던킨도너츠"]
    baskin = val["배스킨라빈스"]
    print(dunkin, baskin)

plt.figure(figsize=(15, 4))
# 위에서 만든 피봇테이블과 "시군구명"의 순서과 같게 표시되게 하기 위해 order 값을 지정합니다.
g = sns.countplot(data=df_31, x="시군구명", hue="브랜드명", order=table_city_brand.index)

# 여기에서 i 값은 시군구명이라 숫자로 표현해줄 필요가 있습니다.
# 그래서 순서대로 0번부터 찍어줄 수 있도록 index_no 를 만들어 주고 for문을 순회할 때마다 하나씩 증가시킵니다.
index_no = 0
for i, val in table_city_brand.iterrows():
    dunkin = val["던킨도너츠"]
    baskin = val["배스킨라빈스"]
    g.text(x=index_no, y=dunkin, s=dunkin)
    g.text(x=index_no, y=baskin, s=baskin)
    index_no = index_no + 1