서울시 노인 보호시설 대비 보호구역

노인보호시설 대비 보호구역 갯수를 확인하기 위해서 서울 열린데이터 광장에서 서울특별시 경로당 정보, 서울시 전통시장 현황, 서울특별시 사회복지시설(노인여가복지시설) 목록 데이터를 가져와서 분석을 하였다.

1. 필요한 패키지와 폰트를 로드해 주었다.

import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore') 
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
import matplotlib
import platform
import seaborn as sns 
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']
if platform.system() == 'Windows':
    matplotlib.rc('font', family='Malgun Gothic')
    #Malgun 
%matplotlib inline

2. 필요한 데이터를 가져왔다.

df1 = pd.read_csv('../data/노인보호시설 대비 보호구역/서울특별시 사회복지시설(노인여가복지시설) 목록.csv',encoding='cp949')

df2 = pd.read_csv('../data/노인보호시설 대비 보호구역/서울특별시 경로당 정보.csv')

df_m = pd.read_csv('../data/노인보호시설 대비 보호구역/서울시 전통시장 현황.csv')

df3 = pd.read_csv('../data/노인보호시설 대비 보호구역/서울시 년도별 노인보호구역 지정현황.csv')

3. count 리스트안에 사회복지시설, 경로당, 전통시장 갯수를 더하여 넣어주고 노인보호구역 개수를 넣어줬다.

count = [len(df1)+len(df2)+len(df_m),len(df3)]

4. 데이터프레임으로 만들어 주었다.

all = pd.DataFrame(count)

5. 인덱스와 컬럼 이름을 변경해 주었다.

all.columns = ['갯수']

all.rename(index={0:'노인 이용시설', 1:'노인 보호구역'},inplace=True)

6. 파이차트로 그리기

data = all['갯수']
colors = ['#99CCFF', '#AAB9FF']
wedgeprops={'width': 0.7, 'edgecolor': 'w', 'linewidth': 5}
plt.title('노인 보호구역과 노인 이용시설 비교 ')
plt.pie(data,labels=all.index, autopct='%.1f%%', startangle=260, counterclock=False, colors=colors, wedgeprops=wedgeprops)
plt.show()

7. 분석결과
   노인 이용시설을 100이라고 봤을 때 노인보호구역은 4곳 정도로 매우 저조한 수치이다.

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출처

경로당(http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15052/S/1/datasetView.do)
전통시장(http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-1176/S/1/datasetView.do)
노인여가복지시설(http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-20412/S/1/datasetView.do)