새싹 인공지능 응용sw 개발자 양성 교육 프로그램 심선조 강사님 수업 정리 글입니다.
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd- 데이터 내용 파악
data = pd.read_csv('202208_202208_주민등록인구및세대현황_월간.csv',encoding='cp949')
data.head(2)| 행정구역 | 2022년08월_총인구수 | 2022년08월_세대수 | 2022년08월_세대당 인구 | 2022년08월_남자 인구수 | 2022년08월_여자 인구수 | 2022년08월_남여 비율 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 서울특별시 (1100000000) | 9,488,454 | 4,472,975 | 2.12 | 4,601,295 | 4,887,159 | 0.94 |
| 1 | 서울특별시 종로구 (1111000000) | 143,499 | 73,866 | 1.94 | 69,408 | 74,091 | 0.94 |
data.info() #object라고 들어오면 int, float으로 들어오는 데 문제가 있다.라는 뜻으로 해석할 수 있다.<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3865 entries, 0 to 3864
Data columns (total 7 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 행정구역 3865 non-null object
1 2022년08월_총인구수 3865 non-null object
2 2022년08월_세대수 3865 non-null object
3 2022년08월_세대당 인구 3865 non-null float64
4 2022년08월_남자 인구수 3865 non-null object
5 2022년08월_여자 인구수 3865 non-null object
6 2022년08월_남여 비율 3865 non-null float64
dtypes: float64(2), object(5)
memory usage: 211.5+ KB#2. 컬럼 이름 수정
data.columns #컬럼 내용 확인Index(['행정구역', '2022년08월_총인구수', '2022년08월_세대수', '2022년08월_세대당 인구',
'2022년08월_남자 인구수', '2022년08월_여자 인구수', '2022년08월_남여 비율'],
dtype='object')data.columns = ['행정구역', '총인구수', '세대수', '세대당인구', '남자', '여자', '남여비율']data.columnsIndex(['행정구역', '총인구수', '세대수', '세대당인구', '남자', '여자', '남여비율'], dtype='object')# 필요없는 컬럼 제거 - 남여제거
data.drop(columns=['남여비율'],inplace=True)data.columnsIndex(['행정구역', '총인구수', '세대수', '세대당인구', '남자', '여자'], dtype='object')# 4. geojson과 연결할 키를 확인
data.head(3)| 행정구역 | 총인구수 | 세대수 | 세대당인구 | 남자 | 여자 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 서울특별시 (1100000000) | 9,488,454 | 4,472,975 | 2.12 | 4,601,295 | 4,887,159 |
| 1 | 서울특별시 종로구 (1111000000) | 143,499 | 73,866 | 1.94 | 69,408 | 74,091 |
| 2 | 서울특별시 종로구 청운효자동(1111051500) | 11,766 | 5,198 | 2.26 | 5,392 | 6,374 |
데이터 정보 확인 - 대분류, 중분류 같이 있으면 안 된다. 개별 데이터만 있어야 한다.
첫 번째 줄은 서울 전체 (서울특별시)
두 번째 줄은 해당 구별 (서울특별시 종로구)
세 번쨰 줄은 해당 동별 (서울특별시 종로구 청운효자동)
-> 데이터 분리하는 작업 필요
4. geojson과 연결할 키를 확인
행정구역을 이용해서 시, 구, 동 컬럼을 만들어 준다.
개별 데이터는 남기고 대분류, 중분류에 해당하는 값을 제거해 준다.
부산 지역의 데이터만 가지고 와서 인덱스는 새로 부여한다.
data['행정구역'].str.split() #내용확인0 [서울특별시, (1100000000)]
1 [서울특별시, 종로구, (1111000000)]
2 [서울특별시, 종로구, 청운효자동(1111051500)]
3 [서울특별시, 종로구, 사직동(1111053000)]
4 [서울특별시, 종로구, 삼청동(1111054000)]
...
3860 [제주특별자치도, 서귀포시, 서홍동(5013058000)]
3861 [제주특별자치도, 서귀포시, 대륜동(5013059000)]
3862 [제주특별자치도, 서귀포시, 대천동(5013060000)]
3863 [제주특별자치도, 서귀포시, 중문동(5013061000)]
3864 [제주특별자치도, 서귀포시, 예래동(5013062000)]
Name: 행정구역, Length: 3865, dtype: objectdata['행정구역'] = data['행정구역'].str.split('(').str.get(0)
data['시'] = data['행정구역'].str.split().str.get(0)
data['구'] = data['행정구역'].str.split().str.get(1)
data['동'] = data['행정구역'].str.split().str.get(2).str.split('(').str.get(0)
#null 값이면 NaN으로 나와야 하는데 아무 것도 안 나오면 빈 문자열이 들어갔다라는 의미이다.data.head(3)| 행정구역 | 총인구수 | 세대수 | 세대당인구 | 남자 | 여자 | 시 | 구 | 동 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 서울특별시 | 9,488,454 | 4,472,975 | 2.12 | 4,601,295 | 4,887,159 | 서울특별시 | NaN | NaN |
| 1 | 서울특별시 종로구 | 143,499 | 73,866 | 1.94 | 69,408 | 74,091 | 서울특별시 | 종로구 | NaN |
| 2 | 서울특별시 종로구 청운효자동 | 11,766 | 5,198 | 2.26 | 5,392 | 6,374 | 서울특별시 | 종로구 | 청운효자동 |
#4-2. 대분류, 중분류 제거
data.dropna(inplace=True) #nan가 있는 해당 행을 제거(axis = 0), axis = 1이면 column을 제거
data.head(3)| 행정구역 | 총인구수 | 세대수 | 세대당인구 | 남자 | 여자 | 시 | 구 | 동 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 서울특별시 종로구 청운효자동 | 11,766 | 5,198 | 2.26 | 5,392 | 6,374 | 서울특별시 | 종로구 | 청운효자동 |
| 3 | 서울특별시 종로구 사직동 | 9,278 | 4,668 | 1.99 | 4,124 | 5,154 | 서울특별시 | 종로구 | 사직동 |
| 4 | 서울특별시 종로구 삼청동 | 2,384 | 1,188 | 2.01 | 1,130 | 1,254 | 서울특별시 | 종로구 | 삼청동 |
busan = data[data['시'] == '부산광역시']
busan| 행정구역 | 총인구수 | 세대수 | 세대당인구 | 남자 | 여자 | 시 | 구 | 동 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 454 | 부산광역시 중구 중앙동 | 3,139 | 2,435 | 1.29 | 1,475 | 1,664 | 부산광역시 | 중구 | 중앙동 |
| 455 | 부산광역시 중구 동광동 | 2,590 | 1,703 | 1.52 | 1,323 | 1,267 | 부산광역시 | 중구 | 동광동 |
| 456 | 부산광역시 중구 대청동 | 6,185 | 3,562 | 1.74 | 2,877 | 3,308 | 부산광역시 | 중구 | 대청동 |
| 457 | 부산광역시 중구 보수동 | 10,464 | 6,029 | 1.74 | 5,052 | 5,412 | 부산광역시 | 중구 | 보수동 |
| 458 | 부산광역시 중구 부평동 | 4,430 | 2,748 | 1.61 | 2,103 | 2,327 | 부산광역시 | 중구 | 부평동 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 669 | 부산광역시 기장군 기장읍 | 52,213 | 25,757 | 2.03 | 25,411 | 26,802 | 부산광역시 | 기장군 | 기장읍 |
| 670 | 부산광역시 기장군 장안읍 | 8,453 | 4,709 | 1.80 | 4,568 | 3,885 | 부산광역시 | 기장군 | 장안읍 |
| 671 | 부산광역시 기장군 정관읍 | 81,242 | 32,042 | 2.54 | 40,196 | 41,046 | 부산광역시 | 기장군 | 정관읍 |
| 672 | 부산광역시 기장군 일광읍 | 28,012 | 11,772 | 2.38 | 13,840 | 14,172 | 부산광역시 | 기장군 | 일광읍 |
| 673 | 부산광역시 기장군 철마면 | 7,808 | 3,889 | 2.01 | 3,987 | 3,821 | 부산광역시 | 기장군 | 철마면 |
205 rows × 9 columns
busan.reset_index()| index | 행정구역 | 총인구수 | 세대수 | 세대당인구 | 남자 | 여자 | 시 | 구 | 동 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 454 | 부산광역시 중구 중앙동 | 3,139 | 2,435 | 1.29 | 1,475 | 1,664 | 부산광역시 | 중구 | 중앙동 |
| 1 | 455 | 부산광역시 중구 동광동 | 2,590 | 1,703 | 1.52 | 1,323 | 1,267 | 부산광역시 | 중구 | 동광동 |
| 2 | 456 | 부산광역시 중구 대청동 | 6,185 | 3,562 | 1.74 | 2,877 | 3,308 | 부산광역시 | 중구 | 대청동 |
| 3 | 457 | 부산광역시 중구 보수동 | 10,464 | 6,029 | 1.74 | 5,052 | 5,412 | 부산광역시 | 중구 | 보수동 |
| 4 | 458 | 부산광역시 중구 부평동 | 4,430 | 2,748 | 1.61 | 2,103 | 2,327 | 부산광역시 | 중구 | 부평동 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 200 | 669 | 부산광역시 기장군 기장읍 | 52,213 | 25,757 | 2.03 | 25,411 | 26,802 | 부산광역시 | 기장군 | 기장읍 |
| 201 | 670 | 부산광역시 기장군 장안읍 | 8,453 | 4,709 | 1.80 | 4,568 | 3,885 | 부산광역시 | 기장군 | 장안읍 |
| 202 | 671 | 부산광역시 기장군 정관읍 | 81,242 | 32,042 | 2.54 | 40,196 | 41,046 | 부산광역시 | 기장군 | 정관읍 |
| 203 | 672 | 부산광역시 기장군 일광읍 | 28,012 | 11,772 | 2.38 | 13,840 | 14,172 | 부산광역시 | 기장군 | 일광읍 |
| 204 | 673 | 부산광역시 기장군 철마면 | 7,808 | 3,889 | 2.01 | 3,987 | 3,821 | 부산광역시 | 기장군 | 철마면 |
205 rows × 10 columns
busan.reset_index(drop=True, inplace=True) #index 컬럼 제거
busan.head(2)| 행정구역 | 총인구수 | 세대수 | 세대당인구 | 남자 | 여자 | 시 | 구 | 동 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 부산광역시 중구 중앙동 | 3,139 | 2,435 | 1.29 | 1,475 | 1,664 | 부산광역시 | 중구 | 중앙동 |
| 1 | 부산광역시 중구 동광동 | 2,590 | 1,703 | 1.52 | 1,323 | 1,267 | 부산광역시 | 중구 | 동광동 |
숫자형으로 바꾸기
5. 총인구수, 남자, 여자 컬럼의 데이터 타입을 정수형으로 변경
data.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 3584 entries, 2 to 3864
Data columns (total 9 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 행정구역 3584 non-null object
1 총인구수 3584 non-null object
2 세대수 3584 non-null object
3 세대당인구 3584 non-null float64
4 남자 3584 non-null object
5 여자 3584 non-null object
6 시 3584 non-null object
7 구 3584 non-null object
8 동 3584 non-null object
dtypes: float64(1), object(8)
memory usage: 280.0+ KB#busan['총인구수'].astype('int') #.는 숫자로 인식하지만 ,는 숫자로 인식 하지 않아서 오류남 -> ,제거해야 함
busan['총인구수'] = busan['총인구수'].str.replace(',','').astype('int')
busan['남자'] = busan['남자'].str.replace(',','').astype('int')
busan['여자'] = busan['여자'].str.replace(',','').astype('int')
#nan값으로 대체하는 것은 원본 값을 지워버려서 원본을 지워도 괜찮을 때 사용busan.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 205 entries, 0 to 204
Data columns (total 9 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 행정구역 205 non-null object
1 총인구수 205 non-null int32
2 세대수 205 non-null object
3 세대당인구 205 non-null float64
4 남자 205 non-null int32
5 여자 205 non-null int32
6 시 205 non-null object
7 구 205 non-null object
8 동 205 non-null object
dtypes: float64(1), int32(3), object(5)
memory usage: 12.1+ KB#동별, 구별 부산 인구를 차트로 표시(인구순으로 5개 항목만 출력) #seaborn사용할 때 index가 있으면 불편해서 reset시킴
gu = busan.groupby(['구'])['총인구수'].sum().sort_values(ascending=False).head().reset_index()import seaborn as sns
sns.barplot(data=gu,x='구',y='총인구수')<AxesSubplot:xlabel='구', ylabel='총인구수'>
dong = busan.sort_values(by='총인구수',ascending=False).head(5)
sns.barplot(data=dong,x='동',y='총인구수')<AxesSubplot:xlabel='동', ylabel='총인구수'>
json파일 정리
파이썬에서는 리스트가 딕셔너리이다.
json의 역할은 파이썬에서 사용할 수 있는 형태로 바꿔줌 (리스트, 딕셔너리) -> index, key값으로 사용 가능
import json
jsonfile = open('HangJeongDong_ver20220701.geojson','r',encoding='utf8').read()
jsonfile #시작이 { 면 문자열이라는 뜻
type(jsonfile)strjsondata = json.loads(jsonfile)
type(jsondata)dictjson_busan = {"type" : "FeatureCollection"} #기본틀
json_pick = [] #확인하는 용도
json_dong = []
#리스트안에 딕셔너리값
for item in jsondata['features']:
#print(item['properties']['sidonm'])
if item['properties']['sidonm'] == '부산광역시':
#print(item['properties']['sidonm'])
dong = item['properties']['adm_nm'].split()[-1].strip() #딕셔너리라서 .str 안 붙힘, strip() = 공백제거
item['id'] = dong
json_pick.append(item) #id값이 없어서 연결이 안 된다.
json_dong.append(dong)
json_busan['features']=json_pick
id값이 있어야 한다.
#dong정보를 id값으로 넣어놔서 데이터프레임에 id값을 확인해야 한다?
import folium
loc = [35.1795543,129.0756416]
m = folium.Map(loc,zoom_start=11)
folium.Choropleth(geo_data=json_busan,data=busan,columns=['동','총인구수'],key_on='feature.id').add_to(m)
m
#'제' 제거하기
json_dong = sorted(json_dong)
json_dong['가덕도동',
'가락동',
'가야2동',
'가야제1동',
'감만1동',
'감만2동',
'감전동',
'감천1동',
'감천2동',
'강동동',
'개금1동',
'개금2동',
'개금3동',
'거제1동',
'거제2동',
'거제3동',
'거제4동',
'광복동',
'광안1동',
'광안2동',
'광안3동',
'광안4동',
'괘법동',
'괴정1동',
'괴정2동',
'괴정3동',
'괴정4동',
'구서1동',
'구서2동',
'구평동',
'구포1동',
'구포2동',
'구포3동',
'금곡동',
'금사회동동',
'금성동',
'기장읍',
'남부민1동',
'남부민2동',
'남산동',
'남천1동',
'남천2동',
'남포동',
'남항동',
'녹산동',
'다대1동',
'다대2동',
'당감1동',
'당감2동',
'당감4동',
'당리동',
'대연1동',
'대연3동',
'대연4동',
'대연5동',
'대연6동',
'대저1동',
'대저2동',
'대청동',
'덕천1동',
'덕천2동',
'덕천3동',
'덕포1동',
'덕포2동',
'동광동',
'동대신1동',
'동대신2동',
'동대신3동',
'동삼1동',
'동삼2동',
'동삼3동',
'만덕1동',
'만덕2동',
'만덕3동',
'망미1동',
'망미2동',
'명륜동',
'명장1동',
'명장2동',
'명지1동',
'명지2동',
'모라1동',
'모라3동',
'문현1동',
'문현2동',
'문현3동',
'문현4동',
'민락동',
'반송1동',
'반송2동',
'반여1동',
'반여2동',
'반여3동',
'반여4동',
'범일1동',
'범일2동',
'범일5동',
'범천1동',
'범천2동',
'보수동',
'복산동',
'봉래1동',
'봉래2동',
'부곡1동',
'부곡2동',
'부곡3동',
'부곡4동',
'부민동',
'부암1동',
'부암3동',
'부전1동',
'부전2동',
'부평동',
'사직1동',
'사직2동',
'사직3동',
'삼락동',
'서1동',
'서2동',
'서3동',
'서대신1동',
'서대신3동',
'서대신4동',
'선두구동',
'송정동',
'수민동',
'수영동',
'수정1동',
'수정2동',
'수정4동',
'수정5동',
'신선동',
'신평1동',
'신평2동',
'아미동',
'안락1동',
'안락2동',
'암남동',
'양정1동',
'양정2동',
'엄궁동',
'연산1동',
'연산2동',
'연산3동',
'연산4동',
'연산5동',
'연산6동',
'연산8동',
'연산9동',
'연지동',
'영선1동',
'영선2동',
'영주1동',
'영주2동',
'온천1동',
'온천2동',
'온천3동',
'용당동',
'용호1동',
'용호2동',
'용호3동',
'용호4동',
'우1동',
'우2동',
'우3동',
'우암동',
'일광읍',
'장림1동',
'장림2동',
'장안읍',
'장전1동',
'장전2동',
'재송1동',
'재송2동',
'전포1동',
'전포2동',
'정관읍',
'좌1동',
'좌2동',
'좌3동',
'좌4동',
'좌천동',
'주례1동',
'주례2동',
'주례3동',
'중1동',
'중2동',
'중앙동',
'철마면',
'청룡노포동',
'청학1동',
'청학2동',
'초량1동',
'초량2동',
'초량3동',
'초량6동',
'초읍동',
'초장동',
'충무동',
'하단1동',
'하단2동',
'학장동',
'화명1동',
'화명2동',
'화명3동']df_dong=sorted(busan['동'])
df_dong['가덕도동',
'가락동',
'가야제1동',
'가야제2동',
'감만제1동',
'감만제2동',
'감전동',
'감천제1동',
'감천제2동',
'강동동',
'개금제1동',
'개금제2동',
'개금제3동',
'거제제1동',
'거제제2동',
'거제제3동',
'거제제4동',
'광복동',
'광안제1동',
'광안제2동',
'광안제3동',
'광안제4동',
'괘법동',
'괴정제1동',
'괴정제2동',
'괴정제3동',
'괴정제4동',
'구서제1동',
'구서제2동',
'구평동',
'구포제1동',
'구포제2동',
'구포제3동',
'금곡동',
'금사회동동',
'금성동',
'기장읍',
'남부민제1동',
'남부민제2동',
'남산동',
'남천제1동',
'남천제2동',
'남포동',
'남항동',
'녹산동',
'다대제1동',
'다대제2동',
'당감제1동',
'당감제2동',
'당감제4동',
'당리동',
'대연제1동',
'대연제3동',
'대연제4동',
'대연제5동',
'대연제6동',
'대저1동',
'대저2동',
'대청동',
'덕천제1동',
'덕천제2동',
'덕천제3동',
'덕포제1동',
'덕포제2동',
'동광동',
'동대신제1동',
'동대신제2동',
'동대신제3동',
'동삼제1동',
'동삼제2동',
'동삼제3동',
'만덕제1동',
'만덕제2동',
'만덕제3동',
'망미제1동',
'망미제2동',
'명륜동',
'명장제1동',
'명장제2동',
'명지1동',
'명지2동',
'모라제1동',
'모라제3동',
'문현제1동',
'문현제2동',
'문현제3동',
'문현제4동',
'민락동',
'반송제1동',
'반송제2동',
'반여제1동',
'반여제2동',
'반여제3동',
'반여제4동',
'범일제1동',
'범일제2동',
'범일제5동',
'범천제1동',
'범천제2동',
'보수동',
'복산동',
'봉래제1동',
'봉래제2동',
'부곡제1동',
'부곡제2동',
'부곡제3동',
'부곡제4동',
'부민동',
'부암제1동',
'부암제3동',
'부전제1동',
'부전제2동',
'부평동',
'사직제1동',
'사직제2동',
'사직제3동',
'삼락동',
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196 ('초읍동', '초읍동')
197 ('초장동', '초장동')
198 ('충무동', '충무동')
199 ('하단제1동', '하단1동')
200 ('하단제2동', '하단2동')
201 ('학장동', '학장동')
202 ('화명제1동', '화명1동')
203 ('화명제2동', '화명2동')
204 ('화명제3동', '화명3동')busan['동'] = busan['동'].str.replace('제','').to_list() #to_list() = 리스트로 보여줘라busan['동'].replace(['거1동','거2동','거3동','거4동'],['거제1동','거제2동','거제3동','거제4동']) #str.replace() - 부분일치, .replace() - 전체일치 0 중앙동
1 동광동
2 대청동
3 보수동
4 부평동
...
200 기장읍
201 장안읍
202 정관읍
203 일광읍
204 철마면
Name: 동, Length: 205, dtype: objectjson_dong = sorted(json_dong)
df_dong = sorted(busan['동'])
for i, item in enumerate(zip(df_dong,json_dong)):
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9 ('강동동', '강동동')
10 ('개금1동', '개금1동')
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204 ('화명3동', '화명3동')json_busan = {"type" : "FeatureCollection"} #기본틀
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