프로젝트 2 - 서울시 범죄현황 데이터 (1)

02. Analysis Seoul Crime

1. 프로젝트 개요

2. 데이터 개요

import numpy as np
import pandas as pd

# 데이터 읽기
crime_raw_data = pd.read_csv("../data/02. crime_in_Seoul.csv", thousands=",", encoding = "euc-kr")
crime_raw_data.head()

crime_raw_data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 65534 entries, 0 to 65533
Data columns (total 4 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   구분      310 non-null    object 
 1   죄종      310 non-null    object 
 2   발생검거    310 non-null    object 
 3   건수      310 non-null    float64
dtypes: float64(1), object(3)
memory usage: 2.0+ MB

• info()데이터 개요 확인
• rangeindex가 65533인데, 310개이다.

crime_raw_data["죄종"].unique()

array(['살인', '강도', '강간', '절도', '폭력', nan], dtype=object)

• 특정 컬럼에서 unique 조사
• nan 값이 들어가 있음

crime_raw_data["죄종"].isnull()

0        False
1        False
2        False
3        False
4        False
         ...  
65529     True
65530     True
65531     True
65532     True
65533     True
Name: 죄종, Length: 65534, dtype: bool

crime_raw_data[crime_raw_data["죄종"].isnull()].head()

crime_raw_data = crime_raw_data[crime_raw_data["죄종"].notnull()]

crime_raw_data.tail()

crime_raw_data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 310 entries, 0 to 309
Data columns (total 4 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   구분      310 non-null    object 
 1   죄종      310 non-null    object 
 2   발생검거    310 non-null    object 
 3   건수      310 non-null    float64
dtypes: float64(1), object(3)
memory usage: 12.1+ KB

---

pandas pivot table

-구성: index, columns, values, aggfunc(연산식)

pip install openpyxl

Collecting openpyxl
  Downloading openpyxl-3.0.10-py2.py3-none-any.whl (242 kB)
     ------------------------------------- 242.1/242.1 kB 14.5 MB/s eta 0:00:00
Collecting et-xmlfile
  Downloading et_xmlfile-1.1.0-py3-none-any.whl (4.7 kB)
Installing collected packages: et-xmlfile, openpyxl
Successfully installed et-xmlfile-1.1.0 openpyxl-3.0.10
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

df = pd.read_excel("../data/02. sales-funnel.xlsx")
df.head()

index 설정

# Name 컬럼을 인덱스로 설정

df.pivot_table(index="Name")
# pd.pivot_table(df, index = "Name") 도 같은방법

df.pivot_table(index=["Name", "Rep","Manager"])

value 설정

df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price")

# price 컬럼 sum 연산 적용
df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", aggfunc=np.sum)

#aggfunc 다중 연산기능 적용( 두개 이상이면 []리스트로 감싸기)
df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", aggfunc=[np.sum, len])

columns 설정

#Product를 컬럼으로 지정
df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", columns="Product", aggfunc=np.sum)

#  Nan값 설정 : fill value
df.pivot_table(index=["Manager", "Rep"], values="Price", columns="Product", aggfunc=np.sum, fill_value = 0)

# 2개 이상 index, values 설정
df.pivot_table(index=["Manager", "Rep", "Product"], values=["Price", "Quantity"], aggfunc=np.sum, fill_value=0)

# aggfunc 2개 이상 설정
df.pivot_table(index=["Manager", "Rep", "Product"],
               values=["Price", "Quantity"], 
               aggfunc=[np.sum, np.mean], 
               fill_value=0,
              margins=True)  #총계(All) 추가

---

3. 서울시 범죄 현황 데이터 정리

crime_raw_data.head()

#crime_station 변수 만들어 피벗테이블 기능 적용 후 출력
crime_station = crime_raw_data.pivot_table(
    crime_raw_data, 
    index="구분", 
    columns=["죄종", "발생검거"], 
    aggfunc = [np.sum])
crime_station.head()

crime_station.columns   #multiindex

MultiIndex([('sum', '건수', '강간', '검거'),
            ('sum', '건수', '강간', '발생'),
            ('sum', '건수', '강도', '검거'),
            ('sum', '건수', '강도', '발생'),
            ('sum', '건수', '살인', '검거'),
            ('sum', '건수', '살인', '발생'),
            ('sum', '건수', '절도', '검거'),
            ('sum', '건수', '절도', '발생'),
            ('sum', '건수', '폭력', '검거'),
            ('sum', '건수', '폭력', '발생')],
           names=[None, None, '죄종', '발생검거'])

# 멀티인덱스에서 인덱스 접근 방법 (5가지만 확인 시)
crime_station["sum", "건수", "강도", "검거"][:5]

구분
강남    26.0
강동    13.0
강북     4.0
강서    10.0
관악    10.0
Name: (sum, 건수, 강도, 검거), dtype: float64

#sum,건수 columns 삭제
crime_station.columns = crime_station.columns.droplevel([0,1]) #다중 컬럼에서 특정 컬럼 제거
crime_station.columns

MultiIndex([('강간', '검거'),
            ('강간', '발생'),
            ('강도', '검거'),
            ('강도', '발생'),
            ('살인', '검거'),
            ('살인', '발생'),
            ('절도', '검거'),
            ('절도', '발생'),
            ('폭력', '검거'),
            ('폭력', '발생')],
           names=['죄종', '발생검거'])

# sum, 건수 컬럼 삭제 확인 
crime_station.head()

crime_station.index

Index(['강남', '강동', '강북', '강서', '관악', '광진', '구로', '금천', '남대문', '노원', '도봉',
       '동대문', '동작', '마포', '방배', '서대문', '서부', '서초', '성동', '성북', '송파', '수서',
       '양천', '영등포', '용산', '은평', '종로', '종암', '중랑', '중부', '혜화'],
      dtype='object', name='구분')

• 현재 index는 경찰서 이름으로 되어있음.
• 경찰서 이름으로 해당 구 알아내어야 한다.

4. python모듈 설치

pip 명령어

• pip: python 공식 모듈 관리자
• pip list : 현재 환경아래 설치된 내용 확인
• pip install module_name : 해당 모듈 설치
• pip uninstall module_name : 해당 모듈 삭제

!pip list  # get_ipython().system("pip list") 와 동일 

conda 명령

• conda list : 리스트 확인
• conda install module_name
• conda uninstall module_nale
• conda install -c channel_name module_name : 패키지 배포하는 채널 이름+모듈이름 : 지정된 배포 채널에서 모듈 설치

5. Google Maps API 설치

conda install -c conda-forge googlemaps

import googlemaps

gmaps_key = "AIzaSyCB3zeKUulnVUj_yDjKqaqoqVsF0MGvx_o"
gmaps = googlemaps.Client(key=gmaps_key)

gmaps.geocode("서울영등포경찰서", language="ko")

[{'address_components': [{'long_name': '６０８',
    'short_name': '６０８',
    'types': ['premise']},
   {'long_name': '국회대로',
    'short_name': '국회대로',
    'types': ['political', 'sublocality', 'sublocality_level_4']},
   {'long_name': '영등포구',
    'short_name': '영등포구',
    'types': ['political', 'sublocality', 'sublocality_level_1']},
   {'long_name': '서울특별시',
    'short_name': '서울특별시',
    'types': ['administrative_area_level_1', 'political']},
   {'long_name': '대한민국',
    'short_name': 'KR',
    'types': ['country', 'political']},
   {'long_name': '150-043',
    'short_name': '150-043',
    'types': ['postal_code']}],
  'formatted_address': '대한민국 서울특별시 영등포구 국회대로 608',
  'geometry': {'location': {'lat': 37.5260441, 'lng': 126.9008091},
   'location_type': 'ROOFTOP',
   'viewport': {'northeast': {'lat': 37.5273930802915,
     'lng': 126.9021580802915},
    'southwest': {'lat': 37.5246951197085, 'lng': 126.8994601197085}}},
  'partial_match': True,
  'place_id': 'ChIJ1TimJLaffDURptXOs0Tj6sY',
  'plus_code': {'compound_code': 'GWG2+C8 대한민국 서울특별시',
   'global_code': '8Q98GWG2+C8'},
  'types': ['establishment', 'point_of_interest', 'police']}]