3강 덩킨도너츠 데이터 추출 질문있습니다.

상가분석 중 덩킨도너츠와 다른 한곳의 업체 수 비교하는 소스를 cu와 gs25로 비교할려고 바꿔보았더니 인터넷 영상에서는 예를들어 생활서비스에 cu가 안들어갔는데 여기는 음식점에도 들어가고 생활서비스에도 들어갑니다. 즉 음식으로 분류된 카테고리에 씨씨유 식당도 들어가서 cu로 카운팅 됩니다. 정확한 데이터를 추출할려면 어떻게 해야하나요?

import pandas as pd

import numpy as np

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rc("font",family="Malgun Gothic")

plt.rc('axes', unicode_minus=False)

from IPython.display import set_matplotlib_formats

set_matplotlib_formats("retina")

plt.title("한글폰트 설정")

plt.plot([-4, -6, 1, 2, 0, 3])

df = pd.read_csv("date/상가업소정보_201912_01.csv", sep='|')

df.head()

df.info()

columns = ['상호명', '상권업종대분류명', '상권업종중분류명', '상권업종소분류명', 

           '시도명', '시군구명', '행정동명', '법정동명', '도로명주소', 

           '경도', '위도']

print(df.shape)

df = df[columns].copy()

df.shape

df.info()

df_seoul = df[df["시도명"] == "서울특별시"].copy()

df_seoul.head()

df_seoul["시군구명"].unique()

df_seoul["시군구명"].nunique()

df_seoul.to_csv("seoul_open_store.csv", index=False)

pd.read_csv("seoul_open_store.csv").head()

df_seoul["상호명_소문자"] = df_seoul["상호명"].str.lower()

df_seoul.loc[df_seoul["상호명_소문자"].str.contains("쥐에스25|지에스25|gs25|GS25"), 

             "상호명_소문자"].shape

df_seoul.loc[df_seoul["상호명_소문자"].str.contains("씨유|cu|CU"), "상호명_소문자"].shape

df_25 = df_seoul[df_seoul["상호명_소문자"].str.contains(

    '쥐에스25|지에스25|gs25|GS25|씨유|cu|CU')].copy()

df_25.shape

df_25.loc[df_25["상호명_소문자"].str.contains("쥐에스25|지에스25|gs25|GS25"), 

          "브랜드명"] = "쥐에스25"

df_25[["상호명", "브랜드명"]].head()

df_25["브랜드명"] = df_25["브랜드명"].fillna("cu")

df_25["브랜드명"]

df_25["상권업종대분류명"].value_counts()

df_25[df_25["상권업종대분류명"].isin([ "음식"])]