[zerobase_데이터 취업스쿨_스터디노트] 16. GoogleMaps 를 이용한 데이터정리

저번시간에 google cloud 를 통해 Geocoding API 키를 발급받아 googldmaps API 키를 받을 수 있었다. 그 키를 통해 우리가 원하는 데이터를 추출하여 데이터정리를 하는 시간을 가져보려고 한다.

먼저 구글에 GCP 를 입력하여 구글 클라우드 서비스로 들어가서

결제계정관리와 새프로젝트를 만들어 준 다음, Geocoding API 를 발급받는다.

이렇게 만들어 주고 난 다음,

API 및 서비스 -> 사용자 인증 정보에 들어가서 '사용자 인증 정보 만들기' 를 클릭해준다.

그 중, API 키를 선택해준다.

키 생성이 끝나면 키를 복사해 둔 다음, 키 제한사항에 들어가서

키 제한을 누르고 그 중 Geocoding API 를 선택해 준 다음 저장하면 끝이다.
( 수업 때만 임시적으로 Geocoding API 를 선택한 것 같다. 그래서 보통? 어떤 기준으로
API 를 선택하는지는 더 배워봐야 감이 올 것 같음)

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API가 제대로 발급되었는지 확인하는 절차 (미니콘다 프롬프트)

이제! Miniconda Prompt 를 실행 시키고 내 가상환경으로 들어가 googlemaps 를 conda install 로 설치해 준다.

과정에서 y/n 이 나오면 y 해주면 됨.

#conda activate ds_study
#conda install -c conda-forge googlemaps

• windown / mac(intel) 의 경우는 똑같이 conda install 로 문제없이 설치됨
• mac(m1) 의 경우라면 pip install 이용바람

주피터 노트북에서 설치가 잘 되었는지 확인 하는 단계

import googlemaps

gmaps_key = '복사해 둔 API 키'
gmaps = googlemaps.Client(key=gmaps_key)

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

결과)

[{'address_components': [{'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']}],
  'formatted_address': '대한민국 서울특별시 영등포구',
  'geometry': {'bounds': {'northeast': {'lat': 37.556286, 'lng': 126.9498867},
    'southwest': {'lat': 37.4850011, 'lng': 126.8779285}},
   'location': {'lat': 37.5223245, 'lng': 126.9101692},
   'location_type': 'APPROXIMATE',
   'viewport': {'northeast': {'lat': 37.556286, 'lng': 126.9498867},
    'southwest': {'lat': 37.4850011, 'lng': 126.8779285}}},
  'partial_match': True,
  'place_id': 'ChIJk_FAvx2ffDURQAuECsjy0Cw',
  'types': ['political', 'sublocality', 'sublocality_level_1']}]

이렇게 잘 불러오는 것을 확인했다면 설치가 잘 되었다는 뜻!

이제 여기서부터가 시작이다. 내가 원하는 데이터만 불러와서 데이터 프레임에 적용하기 위해

여러가지 어렵고 복잡한 for문과 pandas 코딩실력이 필요해진다.

집중 잘 해야겠다..!

다음시간에 할 것

• 구글맵스로 불러온 경찰서 위도,경도 데이터와 구별 데이터로 정리하기
• 구별 데이터로 변경하기

화이팅!