새싹 인공지능 응용sw 개발자 양성 교육 프로그램 심선조 강사님 수업 정리 글입니다.

import pandas as pd
data=pd.read_csv('jeju.csv', encoding='cp949')
data.head()

kakao.developer 사용하여 위도경도값 가져오기

REST_API_KEY = 'd6e2bc7700170221a51d15963e88977b'

curl -v -X GET "https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json" \
-H "Authorization: KakaoAK ${REST_API_KEY}" \
--data-urlencode "query=전북 삼성동 100"

import requests
url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json?query=제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17 (이도1동)'
headers = {'Authorization' : f'KakaoAK {REST_API_KEY}'}

r = requests.get(url, headers=headers)

r.json() #'x': '126.980268573424' = 경도 'y': '35.9816612949055'} = 위도

{'documents': [{'address': {'address_name': '제주특별자치도 제주시 이도일동 1695-10',
    'b_code': '5011010300',
    'h_code': '5011053000',
    'main_address_no': '1695',
    'mountain_yn': 'N',
    'region_1depth_name': '제주특별자치도',
    'region_2depth_name': '제주시',
    'region_3depth_h_name': '이도1동',
    'region_3depth_name': '이도일동',
    'sub_address_no': '10',
    'x': '126.526722329545',
    'y': '33.5068653918458'},
   'address_name': '제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17',
   'address_type': 'ROAD_ADDR',
   'road_address': {'address_name': '제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17',
    'building_name': '이도1동주민센터',
    'main_building_no': '17',
    'region_1depth_name': '제주특별자치도',
    'region_2depth_name': '제주시',
    'region_3depth_name': '이도일동',
    'road_name': '중앙로25길',
    'sub_building_no': '',
    'underground_yn': 'N',
    'x': '126.526722329545',
    'y': '33.5068653918458',
    'zone_no': '63194'},
   'x': '126.526722329545',
   'y': '33.5068653918458'}],
 'meta': {'is_end': True, 'pageable_count': 1, 'total_count': 1}}

#딕셔너리에서 x,y값만 뽑아보기
r.json()['documents'][0]['y'],r.json()['documents'][0]['x']

('33.5068653918458', '126.526722329545')

단점: 같은 건물에 주민센터, 은행, 편의점이 있으면 모두 다 찾아온다. 이사를 가서 못 찾을 수도 있다.

키워드로 장소 검색하기

https://developers.kakao.com/docs/latest/ko/local/dev-guide#search-by-keyword
주소지에서 여러개가 나왔을 때 필터링 작업(카테고리 코드)
주소 검색하기 보다 좀 더 자세히 찾고 싶을 떄 키워드로 장소 검색

curl -v -X GET "https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json?y=37.514322572335935&x=127.06283102249932&radius=20000" \
-H "Authorization: KakaoAK ${REST_API_KEY}" \
--data-urlencode "query=카카오프렌즈"

curl -v -X GET "https://dapi.kakao.com/v2/local/search/category.json?category\_group\_code=PM9&radius=20000" \
-H "Authorization: KakaoAK ${REST_API_KEY}

import requests
url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json?query=제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17&category_group=P03'
headers = {'Authorization' : f'KakaoAK {REST_API_KEY}'}

r = requests.get(url, headers=headers)

r.json()

{'documents': [{'address_name': '제주특별자치도 제주시 이도1동 1695-10',
   'category_group_code': 'PO3',
   'category_group_name': '공공기관',
   'category_name': '사회,공공기관 > 지방행정기관 > 행정복지센터 > 주민센터',
   'distance': '',
   'id': '8544450',
   'phone': '064-728-1530',
   'place_name': '이도1동 주민자치센터',
   'place_url': 'http://place.map.kakao.com/8544450',
   'road_address_name': '제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17',
   'x': '126.526976882749',
   'y': '33.5069402044009'},
  {'address_name': '제주특별자치도 제주시 이도일동 1695-10',
   'category_group_code': '',
   'category_group_name': '',
   'category_name': '교육,학문 > 학습시설 > 도서관 > 작은도서관',
   'distance': '',
   'id': '1945752826',
   'phone': '',
   'place_name': '이도1동새마을작은도서관',
   'place_url': 'http://place.map.kakao.com/1945752826',
   'road_address_name': '제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17',
   'x': '126.5269048235922',
   'y': '33.50673346484379'},
  {'address_name': '제주특별자치도 제주시 이도1동 1695-10',
   'category_group_code': '',
   'category_group_name': '',
   'category_name': '문화,예술 > 미술,공예 > 화랑',
   'distance': '',
   'id': '27491786',
   'phone': '',
   'place_name': '갤러리둘하나',
   'place_url': 'http://place.map.kakao.com/27491786',
   'road_address_name': '제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17',
   'x': '126.52731820161067',
   'y': '33.50671430608305'},
  {'address_name': '제주특별자치도 제주시 이도일동 1695-10',
   'category_group_code': '',
   'category_group_name': '',
   'category_name': '교통,수송 > 자동차 > 전기자동차 충전소',
   'distance': '',
   'id': '251011575',
   'phone': '1899-8852',
   'place_name': '이도1동주민센터 전기차충전소',
   'place_url': 'http://place.map.kakao.com/251011575',
   'road_address_name': '제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17',
   'x': '126.52695650627699',
   'y': '33.50672915423244'},
  {'address_name': '제주특별자치도 제주시 이도일동 1695-10',
   'category_group_code': '',
   'category_group_name': '',
   'category_name': '사회,공공기관 > 지방행정기관 > 무인민원발급창구',
   'distance': '',
   'id': '1702667723',
   'phone': '',
   'place_name': '무인민원발급창구 이도1동주민센터',
   'place_url': 'http://place.map.kakao.com/1702667723',
   'road_address_name': '제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17',
   'x': '126.52698459773',
   'y': '33.5069068749784'},
  {'address_name': '제주특별자치도 제주시 이도일동 1695-10',
   'category_group_code': '',
   'category_group_name': '',
   'category_name': '사회,공공기관 > 행정기관 > 예비군',
   'distance': '',
   'id': '2097576347',
   'phone': '064-722-4806',
   'place_name': '이도일도1예비군동대',
   'place_url': 'http://place.map.kakao.com/2097576347',
   'road_address_name': '제주특별자치도 제주시 중앙로25길 17',
   'x': '126.52672328881',
   'y': '33.5068671086054'}],
 'meta': {'is_end': True,
  'pageable_count': 6,
  'same_name': {'keyword': '',
   'region': [],
   'selected_region': '제주 제주시 중앙로25길'},
  'total_count': 6}}

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 43 entries, 0 to 42
Data columns (total 9 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype  
---  ------      --------------  -----  
 0   지역          43 non-null     object 
 1   읍면동         43 non-null     object 
 2   전화번호        43 non-null     object 
 3   주소          43 non-null     object 
 4   일반현황        43 non-null     object 
 5   청사현황        43 non-null     object 
 6   자치센터현황      41 non-null     object 
 7   데이터기준일자     43 non-null     object 
 8   Unnamed: 8  0 non-null      float64
dtypes: float64(1), object(8)
memory usage: 3.1+ KB

data.head(1)

#열(column) 제거
data.drop(columns = ['Unnamed: 8'], inplace=True) #unnamed: 8 컬럼제거
data.columns #제거확인

Index(['지역', '읍면동', '전화번호', '주소', '일반현황', '청사현황', '자치센터현황', '데이터기준일자'], dtype='object')

# 주소에서 ()제거
data['주소']=data['주소'].str.split('(').str.get(0)
data.head(2)

• apply를 이용해서 함수 처리
  주소를 이용해서 카카오 로컬 키워드 검색을 이용해서 '위치'컬럼에 [y,x] 저장
  함수(get_yx)를 작성, apply를 이용해서 적용
  결과값이 없을 경우 '결과없음'으로 처리

def get_yx(query):
    import requests #import에서 함수까리 시간 오래 걸릴 수 있어서 import를 다시 해줌
    url = f'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json?query={query}&category_group=P03'
    headers = {'Authorization' : f'KakaoAK {REST_API_KEY}'}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    data = r.json()
    try:
        return [data['documents'][0]['y'],data['documents'][0]['x']]
    except:
        return '결과없음'
#java - try(문제가 생기면) ,catch(오류처리) / python - try(문제가 생기면 try실행), except()    

get_yx('제주특별자치도 제주시 중앙로7길 15')

['33.5150737361162', '126.526342790758']

get_yx('제주특별자치도 제주시 고마로 28')

'결과없음'

#apply함수 시리즈series로 들어간다.data['위치'] 열에 넣어준다.
data['위치'] = data['주소'].apply(get_yx) #data['주소']이 것이 apply(get_yx)에 첫 번째 항목으로 들어간다.
data.head(2)

'위치'컬럼의 값을 이용해서 마커를 생성하세요
tooltip으로 '읍면동'컬럼을 값을 사용해서 지도에 표시한다.(markercluster이용)

import folium
from folium.plugins import  MarkerCluster

jeju_loc = [33.36146,126.5291977]

m = folium.Map(jeju_loc,zoom_start=11)
mc = MarkerCluster().add_to(m)
  
for index,row in data.iterrows(): #interrows 안에 index,row가 들어 있따
    #print(index,row) #row = series
    if row['위치'] != '결과없음':
        folium.Marker(row['위치'],tooltip=row['읍면동']).add_to(mc)
m

#apply적용, apply는 함수를 받아서 사용한다
m = folium.Map(jeju_loc,zoom_start=11)
mc = MarkerCluster().add_to(m)
  
def display(data,map):
    print(data)
    if data[0] !=  '결과없음':
        folium.Marker(data[0],tooltip=data[1]).add_to(map)

data[['위치','읍면동']].apply(lambda x:display(x,map=mc), axis=1) #apply에 기본적으로 함수가 들어가야 해서 lambda식을 써야 한다. 
#axis=1 -> 위치, 읍면동을 같이 묶어서 잘라서 보내줘야 한다. 열기준,행방향
m

위치     [33.5150737361162, 126.526342790758]
읍면동                                    일도1동
Name: 0, dtype: object
위치     결과없음
읍면동    일도2동
Name: 1, dtype: object
위치     [33.5069402044009, 126.526976882749]
읍면동                                    이도1동
Name: 2, dtype: object
위치     [33.4970469392912, 126.535290947586]
읍면동                                    이도2동
Name: 3, dtype: object
위치     [33.5041154034239, 126.517362400655]
읍면동                                    삼도1동
Name: 4, dtype: object
위치     [33.5117364099539, 126.522210779319]
읍면동                                    삼도2동
Name: 5, dtype: object
위치     [33.50909779859489, 126.51326647018216]
읍면동                                       용담1동
Name: 6, dtype: object
위치     [33.5114717601895, 126.511681792482]
읍면동                                    용담2동
Name: 7, dtype: object
위치     [33.5150321080548, 126.531518045311]
읍면동                                     건입동
Name: 8, dtype: object
위치     [33.52021737989457, 126.5654667308753]
읍면동                                       화북동
Name: 9, dtype: object
위치     [33.5218857941584, 126.585599365991]
읍면동                                     삼양동
Name: 10, dtype: object
위치     [33.4917232671377, 126.594687244151]
읍면동                                     봉개동
Name: 11, dtype: object
위치     [33.4763364526145, 126.545269320539]
읍면동                                     아라동
Name: 12, dtype: object
위치     [33.49512911933711, 126.5115798618361]
읍면동                                       오라동
Name: 13, dtype: object
위치     [33.4881587279011, 126.496886364509]
읍면동                                      연동
Name: 14, dtype: object
위치     [33.4830787815432, 126.477191625104]
읍면동                                     노형동
Name: 15, dtype: object
위치     [33.4928558848117, 126.432175190874]
읍면동                                     외도동
Name: 16, dtype: object
위치     [33.4997987984561, 126.458099340466]
읍면동                                     이호동
Name: 17, dtype: object
위치     [33.5029008833987, 126.468230562279]
읍면동                                     도두동
Name: 18, dtype: object
위치     [33.410671262551865, 126.26694451906893]
읍면동                                         한림읍
Name: 19, dtype: object
위치     [33.4796186026626, 126.403354525009]
읍면동                                     애월읍
Name: 20, dtype: object
위치     [33.52252490132381, 126.85205144932898]
읍면동                                        구좌읍
Name: 21, dtype: object
위치     [33.53440130090102, 126.63413223748915]
읍면동                                        조천읍
Name: 22, dtype: object
위치     [33.3004273889195, 126.183868588586]
읍면동                                     한경면
Name: 23, dtype: object
위치     [33.9637161687759, 126.296120635111]
읍면동                                     추자면
Name: 24, dtype: object
위치     [33.50645032860738, 126.95298316543516]
읍면동                                        우도면
Name: 25, dtype: object
위치     [33.22666983359228, 126.25181131648702]
읍면동                                        대정읍
Name: 26, dtype: object
위치     [33.279884789306365, 126.72066566768895]
읍면동                                         남원읍
Name: 27, dtype: object
위치     [33.44208942295687, 126.91095279068804]
읍면동                                        성산읍
Name: 28, dtype: object
위치     [33.2576271446112, 126.330674173688]
읍면동                                     안덕면
Name: 29, dtype: object
위치     [33.3267161051326, 126.830982131689]
읍면동                                     표선면
Name: 30, dtype: object
위치     [33.24501690416015, 126.56601476297993]
읍면동                                        송산동
Name: 31, dtype: object
위치     [33.24586536852, 126.565248720147]
읍면동                                   정방동
Name: 32, dtype: object
위치     결과없음
읍면동     중앙동
Name: 33, dtype: object
위치     [33.2478169930669, 126.561281643719]
읍면동                                     천지동
Name: 34, dtype: object
위치     [33.2633027229827, 126.615561813032]
읍면동                                     효돈동
Name: 35, dtype: object
위치     [33.26876038272497, 126.58664440561532]
읍면동                                        영천동
Name: 36, dtype: object
위치     [33.2579021227878, 126.568872247568]
읍면동                                     동홍동
Name: 37, dtype: object
위치     [33.25596381916347, 126.56017529238014]
읍면동                                        서홍동
Name: 38, dtype: object
위치     [33.2481141374087, 126.511357417459]
읍면동                                     대륜동
Name: 39, dtype: object
위치     [33.2505202393, 126.477773783616]
읍면동                                  대천동
Name: 40, dtype: object
위치     [33.253331287627, 126.43363928392]
읍면동                                   중문동
Name: 41, dtype: object
위치     [33.2542812830743, 126.397876776446]
읍면동                                     예래동
Name: 42, dtype: object

#일반현황에서 인구수를 추출 
#'인구수'column 추가, data['인구'] =
#데이터타입은 정수형태로 저장 .astype('int')
import re
data['일반현황'].apply(lambda x : int(re.search('[0-9]{4,}',x).group())) #re.research('[0-9]{4,}을 x에서 찾는다. group으로 return하고 int정수로 처리한다.

0      3146
1     38400
2      7418
3     41428
4     14281
5      9431
6      8368
7     16701
8     10850
9     25559
10    25000
11     3046
12    28741
13    13729
14    39897
15    56223
16    17606
17     4104
18     2837
19    19925
20    26539
21    15080
22    20804
23     8745
24     2820
25     1718
26    16610
27    19151
28    13866
29    11867
30    11167
31     5207
32     2444
33     4003
34     3798
35     5475
36     2082
37    22225
38    10697
39    10344
40    11310
41    10684
42     3813
Name: 일반현황, dtype: int64

data['인구'] = data['일반현황'].str.split('/').str.get(0).str.split('(').str.get(0).str.split().str.get(-1).str.replace('명','').astype('int')

data.head(1)

data.지역.value_counts()

제주시     26
서귀포시    17
Name: 지역, dtype: int64

#id값 replace, str.replace -> 문자열의 일부를 찾아줌 vs replace는 series에서 찾아줌 다 똑같은 데이터한해서 바꿔준다.
data['지역명'] = data['지역'].replace(['제주시','서귀포시'],["Jeju","Seogwipo"]) #제주시 -> "Jeju", 서귀포시 -> "Seogwipo"
data.head(2)

#여러개인 jeju(수치값)를 1개로 묶는 작업, group
result = data.groupby(['지역명'])['인구'].sum().reset_index()

result

#서귀포시 인구보다 제주시 인구가 더 많다.
import json
m = folium.Map(jeju_loc,zoom_start=11)
jsonfile = open('jejusi.json','r')
jsondata = json.loads(jsonfile.read())
folium.Choropleth(jsondata, #gep_data= json data
                  data=result,
                  columns=['지역명','인구'],
                  key_on='feature.id').add_to(m) 
m

data

import json
m = folium.Map(jeju_loc,zoom_start=11)
jsonfile = open('jeju.json','r')
jsondata = json.loads(jsonfile.read())
folium.Choropleth(jsondata, #gep_data= json data
                  data=data,
                  columns=['읍면동','인구'],
                  key_on='feature.id').add_to(m) 
m