00. 개요

어제 (10월 11일)날씨가 급격하게 추워졌다.
많은 사람들이 같은 생각을 했을 것이다.

내 트렌치코트...

그래서, 트위터 api를 이용하여 가장 트렌치코트가 많이 언급되는 날짜를 찾아 그날의 기상 데이터와 연관지어 언제 가장 트렌치코트를 입으면 좋을지 분석해볼 것이다.

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01. 기초 준비

트위터 api를 가져오기 위해서 트위터 개발자 계정을 등록했다.
...
개발자 계정 승인까지 24시간이 걸렸다. 물론 내용을 첨에 대충 써서 다시 메일이 오고, 다시 써서 보내고 기다리느라 시간이 걸린거긴 하다 ㅎ

api key와 access token을 받아서 설정해 트위터에 연결한다.

import twitter

twitter_api = twitter.Api(consumer_key=twitter_cid,
                          consumer_secret=twitter_cid_secret, 
                          access_token_key=twitter_access, 
                          access_token_secret=twitter_access_secret)
                          

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02. 일단 긁어오자!

query = "트렌치"
statuses = twitter_api.GetSearch(term=query, count=100)
for status in statuses:
    print(status.text)

일단 "트렌치"가 포함된 트윗을 긁어왔는데..

조금 곤란하다
RT된 트윗까지 모조리 가져온 모양이다.

query = "트렌치 -RT"

로 RT 내용을 빼보았다.

오 의미있어보여

그럼 이 트윗들이 작성된 날짜를 가지고 와 보겠다.

for status in statuses:
    print(status.created_at)

참고로 status를 그대로 출력하게되면

대충 이렇게 나온다. 원하는 것만 골라서 가져오면 되는 것이다.

위에서는 count를 100으로 설정했기 때문에 100개만 가져온 모양이다. count는 default값으로 15가 설정되어 있다.

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03. 난관 봉착

...뭐?

내 계획은... 지금까지 트렌치 단어가 포함된 트윗을 모두 가져와서 언제 가장 언급이 많았는지 보고 그때의 기온을 바탕으로 가장 트렌치를 입기 좋은 기온을 특정하는 거였는데...
7일로는 안되는ㄷㅔ...........

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04. 꿩 대신 닭으로

대신 구글 트렌드를 이용하기로 했다.

킹받는 줄바꿈과 함
께 검색해 보았다.
(2008.01.01 ~ )

정말 귀엽게도 매년 3,4월과 10월에 가장 높은 관심도가 나타났다.
하지만 이 데이터를 가져오면 3,4월과 10월의 관측된 기상정보를 토대로 판단해야 하는데, 3월과 10월은 아무래도.. 눈이 온 적도 있고 엄청 더웠던 날도 있어서 일별로 가져와야 한다.

그리고 트렌치랑 트렌치코트는 거의 동일하게 나타났다.
들쑥날쑥한 2011년 이전 데이터를 제외하면

아름답게 나타난다.

이 데이터를 csv 파일로 보겠다.

1월엔 현저히 낮고, 3월이 되어갈수록 전체적으로 높은 관심도가 나타나는것을 확인할 수 있다.
엑셀로 필터를 걸어서 평균을 초과하는 달만 뽑은 결과
(2월), 3월, 4월, 9월, 10월, (11월)만 남은 것을 확인할 수 있었다.

그래서 날짜는 어떻게 가져오는데!
일단 편의를 위해 2월과 11월은 제외한다. (관심도가 진짜 낮은 편이다)

날짜별 최고/최저기온, 강수량, 바람(?)을 먼저 가져와서 매칭시키는 방법이 있고,
먼저 날짜를 뽑고 그날의 기상데이터를 가져오는 방법이 있는데
나는 기상데이터를 먼저 가져와서 날짜를 매칭시켜보기로 했다.

즉, 2011년부터 2022년까지의 3월, 4월, 9월, 10월의 기상 데이터를 확보해야 한다.
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투비컨티뉴..