앞에서 했던 노인교통사고 추이 파일을 가져와서 전체 보행교통사고 데이터와 비교하였다.
- 필요한 패키지와 폰트를 로드해 주었다.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib import font_manager, rc
font_path = "C:\windows\Fonts\Malgun.ttf"
font = font_manager.FontProperties(fname = font_path).get_name()
rc('font', family=font)- 데이터 불러오기
totaldata = pd.read_csv('../data/전체 사고대비 노인사고/전체보행교통사고.csv', encoding = 'euc=kr')
totaldata.rename(columns={'Unnamed: 0':'년도', '합계':'전체사고'}, inplace = True)
totaldata
seniordata = pd.read_csv('../data/전체 사고대비 노인사고/노인보행교통사고.csv', encoding = 'euc=kr')
- 컬럼이름을 바꿔주고 필요없는 컬럼을 삭제한다.
seniordata.rename(columns={'합계':'노인사고'}, inplace=True)
seniordata.drop('Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)
seniordata
- 데이터를 합쳐준다.
data = pd.merge(totaldata,seniordata, on='년도')
data
- 그래프를 그려준다.
ax = data.plot(x='년도', y=["전체사고", "노인사고"], kind="bar",figsize=(14,7), rot=0)
plt.title('년도별 전체 대비 노인 보행사고 건수 비교', size = 15)
plt.xlabel('년도',fontsize = 10)
plt.ylabel('사고건수', fontsize = 10)
for temp in ax.patches:
ax.annotate('%d'%temp.get_height(),(temp.get_x()+temp.get_width()/2 , temp.get_height()) , ha = 'center' , va='bottom')
plt.show()
- 분석결과
전체 보행사고 건수와 비교 했을 때, 전체 사고 건수 대비 노인 보행사고 비율이 점차 증가하고 있다.
출처
전체 보행교통사고(http://taas.koroad.or.kr/sta/acs/exs/typical.do?menuId=WEB_KMP_OVT_UAS_PDS)
smilegate