지하철 승차인원 분석

지하철 자료를 분석해보자!

사용할 모듈을 import 한다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
import numpy as np

활용할 데이터를 연결시켜준다.

• pandas로 csv 파일을 읽어오면 인덱스 열이 맨 첫번째 컬럼으로 들어간다. 하지만 read_csv를 할 때, index_col = False을 해주면 csv의 인덱스 컬럼을 제거할 수 있다.

csvPath = '/content/drive/MyDrive/.../CARD_SUBWAY_MONTH.csv'
df = pd.read_csv(csvPath, index_col = False)
df.head()

• RangeIndex : 18302를 보며 총 index갯수를 확인하고
  비워져있는 값(결측치를 넣어야 할 값)이 있는지 확인한다.
• DataType이 무엇인지 확인한다.

5호선만 데이터만 뽑아서 확인해본다.

line5 = df[df['노선명'] == '5호선']

'총승객수'컬럼을 만들어서 승객들을 확인한다.

df['총승객수'] = df['승차총승객수'] + df['하차총승객수']

5호선의 승객수들 중 승하차수 Top5를 확인한다.

line5_station_total_df = line5.groupby(by='역명')[['승차총승객수', '하차총승객수']].sum()

# 5호선 승차 인원이 가장 많은 역 상위 5개
line5_top5_station_in = line5_station_total_df.sort_values(by='승차총승객수', ascending=False).head()

# 5호선 하차 인원이 가장 많은 역 상위 5개
line5_top5_station_out = line5_station_total_df.sort_values(by='하차총승객수', ascending=False).head()