03. 데이터분석2 : 상권별 업종 밀집 통계 데이터

 

1. 상권별 업종 밀집 통계 데이터

  

 

• import

  

 

            import pandas as pd

            import numpy as np

            import matplotlib.pyplot as plt

 

  

 

 

• 오늘의 작업파일 불러오기

 

          shop = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/1. KDT/5. 데이터 분석/데이터/shop_201806_01.csv')

          shop

  

 

 

 

• 생략된 데이터 40개 열까지 모두보기

  

 

            pd.set_option('display.max_columns',40)

            shop.head()

 

 

 

 

• 표 확인하기

 

 

          shop.info()

 

  

 

 

• 컬럼 확인하기

  

 

          shop.columns

  

 

 

 

• 사용할 컬럼만 뽑기

 

          view_columns = ['상호명', '지점명','상권업종대분류명','상권업종중분류명', '상권업종소분류명','시도명','시군구명','도로명','도로명주소', '경도','위도']

 

          shop = shop[view_columns]

          shop.head()

  

 

• 결측값 확인하기

  

 

        shop.isnull().sum()

 

 

 

 

 

• 폰트 적용(런타임 다시 실행)

 

 

 

          !sudo apt-get install -y fonts-nanum

          !sudo fc-cache -fv

          !rm ~/.cache/matplotlib -rf

 

  

        plt.rc('font',family='NanumBarunGothic')

 

 

 

 

• 위도 경도 표시

  

 

          shop.plot.scatter(x="경도", y="위도", grid=True, figsize=(6, 8))

  

 

 

 

 

• 서울 데이터만 보기(도로명주소 기준)

  

 

          shop_seoul = shop.loc[shop['도로명주소'].str.startswith('서울')]

          shop_seoul

 

  

 

 

• 서울을 제외한 데이터 보기

 

 

        shop_except_seoul = shop.loc[~shop['도로명주소'].str.startswith('서울')]

        shop_except_seoul

 

 

 

 

• 서울 데이터만 찍어보기

  

 

          shop_seoul.plot.scatter(x='경도',y='위도',grid=True,figsize=(10,8))

  

 

 

• 부산데이터만 찍어보기

 

 

          shop_except_seoul.plot.scatter(x='경도',y='위도',grid=True,figsize=(10,8))

 

  

 

 

2. seaborn

- 데이터를 시각화하는데 사용하는 라이브러리
- Matplotlib를 기반으로 더 쉽고, 통계적으로 유의미한 그래프를 그릴 수 있도록 다양한 기능을 제공
- 데이터 분석 및 데이터 사이언스 프로젝트에서 자주 사용

 

• 공식홈페이지: https://seaborn.pydata.org/

seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation

 

 

• 설치

  

 

        import seaborn as sns

 

  

 

 

• 그래프 생성
  : 그래프의 크기를 설정,  x축은 '경도', y축은 '위도'를 사용,
   '시군구명'에 따라 색상을 다르게 표시한 지도생성

 

 

          plt.figure(figsize=(14, 10))

          sns.scatterplot(data=shop_seoul, x='경도',y='위도',hue='시군구명')

 

  

 

•  데이터확인

  

 

         shop.head()

 

  

 

 

• '상권업종대분류명' 열의 값들이 각각 몇 번씩 나오는지 출력하기

     

 

        shop_seoul['상권업종대분류명'].value_counts()

 

 

 

• '상권업종대분류명'이 '학문/교육'인 행들만 필터링하여 새로운 데이터프레임을 생성하기

  

 

          shop_seoul_edu = shop_seoul[shop_seoul['상권업종대분류명']=='학문/교육']

          shop_seoul_edu

  

 

 

• 필터링된 데이터프레임의 행과 열의 수를 확인

  

 

        shop_seoul_edu.shape

 

  

 

• 그래프 생성
  : 그래프의 크기를 설정, 
    x축은 '경도', y축은 '위도'를 사용,
   '상권업종중분류명'에 따라 색상을 다르게 표시한 지도생성

, 

          plt.figure(figsize=(14,10))

          sns.scatterplot(data=shop_seoul_edu, x='경도',y='위도',hue='상권업종중분류명')

 

 

 

 

• '상권업종중분류명'이 '학원-컴퓨터'인 행들만 필터링하여 새로운 데이터프레임을 생성

  

 

          shop_seoul_edu_computer = shop_seoul_edu[shop_seoul_edu['상권업종중분류명']=='학원-컴퓨터']

          shop_seoul_edu_computer

  

 

 

• 필터링된 데이터프레임의 행과 열의 수를 확인

 

 

       shop_seoul_edu_computer.shape

 

  

 

• 그래프 생성
  : 그래프의 크기를 설정, 
    x축은 '경도', y축은 '위도'를 사용,
   '상권업종중분류명'에 따라 색상을 다르게 표시한 지도생성

  

 

        plt.figure(figsize=(14,10))

        sns.scatterplot(data= shop_seoul_edu_computer, x='경도', y='위도', hue='상권업종소분류명')

  

 

 

 

3. folium

  - leaflet.js 기반으로 만들어진 지도 위 데이터를 표현해주는 대표적인 파이썬 시각화 라이브러리

 

• 공식사이트: https://python-visualization.github.io/folium

Redirecting to latest Folium documentation

 

• 설치

 

 

        ! pip install folium

 

 

 

• import

  

        import folium

 

 

 

 

• folium을 사용해 지도보기

 

 

            #folium.Map(location[위도,경도],zoom_start=배율,...)

            map_folium = folium.Map(location=[37.500043085219545, 127.03557801473566],zoom_start=17)

            map_folium

 

  

 

 

• 지도에 마커찍기

 

 

          # Marker(): location 속성으로 지정한 위치에 마커를 생성

          # Popup() : 마커를 클릭했을 때 표시할 문자열을 설정

          # add_to() : 작성된 마커를 지도에 추가

          map_folium = folium.Map(location=[37.500043085219545, 127.03557801473566],zoom_start=17)

          popup = folium.Popup('코리아IT아카데미',max_width=200)

          folium.Marker(location=[37.500043085219545, 127.03557801473566],popup=popup).add_to(map_folium)

          map_folium

 

  

 

• 지도에 해당 마커를 찍어보자

  

 

 

            # 지도: 37.56652479270633, 126.9779129116262

            # 서울특별시청: 37.56652479270633, 126.9779129116262

            # 덕수궁: 37.56585320879458, 126.97514572197248

            # 서울지방경찰청: 37.57504045678939, 126.97195576938117

            # 광화문: 37.57617987638928, 126.97694467807803

            # 영풍문고-종로본점: 37.56999947440024, 126.98228391170936

            map_folium = folium.Map(location=[37.56652479270633, 126.9779129116262], zoom_start=17)

            popup = folium.Popup('서울특별시청', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.56652479270633, 126.9779129116262], popup=popup).add_to(map_folium)

            popup = folium.Popup('덕수궁', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.56585320879458, 126.97514572197248], popup=popup).add_to(map_folium)

            popup = folium.Popup('서울지방경찰청', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.57504045678939, 126.97195576938117], popup=popup).add_to(map_folium)

                         

            popup = folium.Popup('광화문', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.57617987638928, 126.97694467807803], popup=popup).add_to(map_folium)

            popup = folium.Popup('영풍문고-종로본점', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.56999947440024, 126.98228391170936], popup=popup).add_to(map_folium)

            map_folium

 

  

 

 

• 마커 바꿔주기

 

          from folium.features import CustomIcon

          icon_image = 'police.png'

          icon = CustomIcon(icon_image, icon_size=(45,45))

          map_folium = folium.Map(location=[37.56652479270633, 126.9779129116262], zoom_start=15)

          popup = folium.Popup('서울특별시청', max_width=200)

          folium.Marker(location=[37.56652479270633, 126.9779129116262], popup=popup,

                        icon=folium.Icon(icon='star', color='red')).add_to(map_folium)

          popup = folium.Popup('덕수궁', max_width=200)

          folium.Marker(location=[37.56585320879458, 126.97514572197248], popup=popup,

                        icon=folium.Icon(icon='ok', color='pink')).add_to(map_folium)

          popup = folium.Popup('서울지방경찰청', max_width=200)

          folium.Marker(location=[37.57504045678939, 126.97195576938117], popup=popup,

                        icon=icon).add_to(map_folium)

          popup = folium.Popup('광화문', max_width=200)

          folium.Marker(location=[37.57617987638928, 126.97694467807803], popup=popup).add_to(map_folium)

          popup = folium.Popup('영풍문고-종로본점', max_width=200)

          folium.Marker(location=[37.56999947440024, 126.98228391170936], popup=popup).add_to(map_folium)

          map_folium

 

 

  

 

 

• CircleMarker(): 원의 범위를 마커로 설정

  

 

            from folium.features import CustomIcon

            icon_image = 'police.png'

            icon = CustomIcon(icon_image, icon_size=(45,45))

            map_folium = folium.Map(location=[37.56652479270633, 126.9779129116262], zoom_start=15)

            popup = folium.Popup('서울특별시청', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.56652479270633, 126.9779129116262], popup=popup,

                          icon=folium.Icon(icon='star', color='red')).add_to(map_folium)

            popup = folium.Popup('덕수궁', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.56585320879458, 126.97514572197248], popup=popup,

                          icon=folium.Icon(icon='ok', color='pink')).add_to(map_folium)

            popup = folium.Popup('서울지방경찰청', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.57504045678939, 126.97195576938117], popup=popup,

                          icon=icon).add_to(map_folium)

            popup = folium.Popup('광화문', max_width=200)

            folium.Marker(location=[37.57617987638928, 126.97694467807803], popup=popup).add_to(map_folium)

            # CircleMarker(): 원의 범위를 마커로 설정

            popup = folium.Popup('내땅', max_width=200)

            folium.CircleMarker(location=[37.56999947440024, 126.98228391170936], popup=popup,

                                radius=30, color='red', fill_color='#EC4074').add_to(map_folium)

            map_folium

 

  

 

 

 

 

• 문제:
  * shop_seoul_edu_computer 데이터프레임에 있는 모든 데이터를 지도에 표기
  * 단, 일단 마커로 표기하며 클릭하면 '상호명주소'형태의 팝업을 보여줌

  

 

        data = shop_seoul_edu_computer

        edu_map = folium.Map(location=[data['위도'].mean(), data['경도'].mean()], zoom_start=12)

        for i in data.index:

            edu_name = data.loc[i, '상호명'] + ' - ' + data.loc[i, '도로명주소']

            popup = folium.Popup(edu_name, max_width=500)

            folium.Marker(location=[data.loc[i, '위도'], data.loc[i, '경도']],

                          popup=popup).add_to(edu_map)

        edu_map

 

  

 

• 문제:
  * 상권업종중분류명이 '커피점/카페'인 데이터 중 '구군'이 '강남구' 인 데이터만 지도에 표기
  *  단, 일단 마커로 표기하며 클릭하면 '상호명-주소'형태의 팝업을 보여줌

 

 

        shop_seoul_coffee = shop_seoul[shop_seoul['상권업종중분류명']=='커피점/카페']

        shop_seoul_coffee

 

        shop_seoul_coffee.shape

 

  

 

• 강남구만 뽑기

  

          data = shop_seoul_coffee[shop_seoul_coffee['시군구명']=='강남구']

          data

 

 

 

• 강남구에 있는 카페 모두 찍기

 

          data = shop_seoul_coffee[shop_seoul_coffee['시군구명']=='강남구']

          coffee_map = folium.Map(location=[data['위도'].mean(), data['경도'].mean()], zoom_start=12)

          for i in data.index:

              coffee_name = data.loc[i, '상호명'] + ' - ' + data.loc[i, '도로명주소']

              popup = folium.Popup(coffee_name, max_width=500)

              folium.Marker(location=[data.loc[i, '위도'], data.loc[i, '경도']],

                            popup=popup).add_to(coffee_map)

          coffee_map