import pandas as pd
CB = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/AI스쿨 파일/CoffeeBean.csv',encoding='cp949', index_col=0, header=0, engine='python')
CB.head()
addr = []
for address in CB.address:
addr.append(str(address).split())
print(f'데이터 개수 : {len(addr)}')
addr
3. 행정구역이름을 모두 표준으로 통일 & 데이터프레임 형성
addr2 = []
# addr에서 행정구역 이름 표준이 아닌 것 수정하기
for i in range(len(addr)):
if addr[i][0] == '서울': addr[i][0] == '서울특별시'
elif addr[i][0] == "서울시": addr[i][0]="서울특별시"
elif addr[i][0] == "부산시": addr[i][0]="부산광역시"
elif addr[i][0] == "인천": addr[i][0]="인천광역시"
elif addr[i][0] == "광주": addr[i][0]="광주광역시"
elif addr[i][0] == "대전시": addr[i][0]="대전광역시"
elif addr[i][0] == "울산시": addr[i][0]="울산광역시"
elif addr[i][0] == "세종시": addr[i][0]="세종특별자치시"
elif addr[i][0] == "경기": addr[i][0]="경기도"
elif addr[i][0] == "충북": addr[i][0]="충청북도"
elif addr[i][0] == "충남": addr[i][0]="충청남도"
elif addr[i][0] == "전북": addr[i][0]="전라북도"
elif addr[i][0] == "전남": addr[i][0]="전라남도"
elif addr[i][0] == "경북": addr[i][0]="경상북도"
elif addr[i][0] == "경남": addr[i][0]="경상남도"
elif addr[i][0] == "제주": addr[i][0]="제주특별자치도"
elif addr[i][0] == "제주도": addr[i][0]="제주특별자치도"
elif addr[i][0] == "제주시": addr[i][0]="제주특별자치도"
addr2.append(' '.join(addr[i]))
addr2 = pd.DataFrame(addr2, columns=['address2'])
addr2
4. 데이터프레임 합치기
CB2 = pd.concat([CB, addr2], axis=1) # 옆(가로)(으)로 합치기 의미
CB2.head()
5. 지도 시각화
CB_geoData = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/AI스쿨 파일/CB_geo_sph_2.csv', encoding='utf8', engine='python')
len(CB_geoData)
map_CB = folium.Map(location=[37.560284, 126.975334],zoom_start = 15)
for i, store in CB_geoData.iterrows():
folium.Marker(location=[store['_Y'], store['_X']], popup=store['store'], icon=folium.Icon(color='red',icon='star')).add_to(map_CB)
map_CB.save('/content/drive/MyDrive/AI스쿨 파일/map_CB.html')