파이썬 활용

자연어처리 + 워드클라우드 + 인구통계 지도

as_형준 2022. 10. 24. 13:05

In [2]:

import pandas as pd
import numpy as np
from konlpy.tag import Okt
from wordcloud import WordCloud
import seaborn as sns
import datetime
from PIL import Image
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
import folium

In [3]:

df= pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/worldcup/worldcupgoals.csv')

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1295 entries, 0 to 1294
Data columns (total 4 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype 
---  ------   --------------  ----- 
 0   Player   1295 non-null   object
 1   Goals    1295 non-null   int64 
 2   Years    1295 non-null   object
 3   Country  1295 non-null   object
dtypes: int64(1), object(3)
memory usage: 40.6+ KB

In [4]:

df.head()

Out[4]:

	Player	Goals	Years	Country
0	Miroslav Klose	16	2002-2006-2010-2014	Germany
1	Ronaldo	15	1998-2002-2006	Brazil
2	Gerd Muller	14	1970-1974	Germany
3	Just Fontaine	13	1958	France
4	Pele	12	1958-1962-1966-1970	Brazil

In [5]:

df.groupby(['Country']).sum().sort_values('Goals', ascending=False).head(5)

Out[5]:

	Goals
Country
Brazil	228
Germany	226
Argentina	135
Italy	123
France	115

In [6]:

df.groupby(['Country']).size().sort_values(ascending=False)

Out[6]:

Country
Brazil       81
Germany      78
Italy        60
Argentina    59
France       58
             ..
Haiti         1
Angola        1
Bolivia       1
Israel        1
Iraq          1
Length: 76, dtype: int64

In [7]:

df['year_list']=df.Years.str.split("-")
df.head()

Out[7]:

	Player	Goals	Years	Country	year_list
0	Miroslav Klose	16	2002-2006-2010-2014	Germany	[2002, 2006, 2010, 2014]
1	Ronaldo	15	1998-2002-2006	Brazil	[1998, 2002, 2006]
2	Gerd Muller	14	1970-1974	Germany	[1970, 1974]
3	Just Fontaine	13	1958	France	[1958]
4	Pele	12	1958-1962-1966-1970	Brazil	[1958, 1962, 1966, 1970]

In [ ]:

In [8]:

def checkFour(x):
    for  value in x:
        if len(str(value)) !=4:
            return False
        return True
    
    
df['check']= df['year_list'].apply(checkFour)
print(len(df[df['check']== False]))

In [9]:

df['LenCup']= df['year_list'].str.len()
df.head(10)

Out[9]:

	Player	Goals	Years	Country	year_list	check	LenCup
0	Miroslav Klose	16	2002-2006-2010-2014	Germany	[2002, 2006, 2010, 2014]	True	4
1	Ronaldo	15	1998-2002-2006	Brazil	[1998, 2002, 2006]	True	3
2	Gerd Muller	14	1970-1974	Germany	[1970, 1974]	True	2
3	Just Fontaine	13	1958	France	[1958]	True	1
4	Pele	12	1958-1962-1966-1970	Brazil	[1958, 1962, 1966, 1970]	True	4
5	Jurgen Klinsmann	11	1990-1994-1998	Germany	[1990, 1994, 1998]	True	3
6	Sandor Kocsis	11	1954	Hungary	[1954]	True	1
7	Gabriel Batistuta	10	1994-1998-2002	Argentina	[1994, 1998, 2002]	True	3
8	Gary Lineker	10	1986-1990	England	[1986, 1990]	True	2
9	Thomas Muller	10	2010-2014	Germany	[2010, 2014]	True	2

In [11]:

#df[df['LenCup']==4].info()
#월드컵 4회 출전 선수가 모두 몇명인지알려줘
df['LenCup'].value_counts()[4]

Out[11]:

In [38]:

2002년에 출전한 선수 모두 출력
df[df.Years.str.contains('2002')]

Out[38]:

	Player	Goals	Years	Country	year_list	check	LenCup
0	Miroslav Klose	16	2002-2006-2010-2014	Germany	[2002, 2006, 2010, 2014]	True	4
1	Ronaldo	15	1998-2002-2006	Brazil	[1998, 2002, 2006]	True	3
7	Gabriel Batistuta	10	1994-1998-2002	Argentina	[1994, 1998, 2002]	True	3
20	Christian Vieri	9	1998-2002	Italy	[1998, 2002]	True	2
26	Rivaldo	8	1998-2002	Brazil	[1998, 2002]	True	2
...	...	...	...	...	...	...	...
1231	Alvaro Recoba	1	2002	Uruguay	[2002]	True	1
1233	Dario Rodriguez	1	2002	Uruguay	[2002]	True	1
1244	Clint Mathis	1	2002	USA	[2002]	True	1
1246	John O Brien	1	2002-2006	USA	[2002, 2006]	True	2
1247	Earnie Stewart	1	1994-1998-2002	USA	[1994, 1998, 2002]	True	3

156 rows × 7 columns

In [ ]:

이름이 carlos인 데이터 출력

In [45]:

df[df.Player.str.lower().str.contains('carlos')]

Out[45]:

	Player	Goals	Years	Country	year_list	check	LenCup
150	Carlos Borges	4	1954	Uruguay	[1954]	True	1
163	Carlos Peucelle	3	1930	Argentina	[1930]	True	1
165	Carlos Tevez	3	2006-2010	Argentina	[2006, 2010]	True	2
338	Carlos Tenorio	2	2002-2006	Ecuador	[2002, 2006]	True	2
511	Carlos Babington	1	1974	Argentina	[1974]	True	1
584	Carlos Alberto	1	1970	Brazil	[1970]	True	1
589	Roberto Carlos	1	1998-2002-2006	Brazil	[1998, 2002, 2006]	True	3
643	Carlos Vidal	1	1930	Chile	[1930]	True	1
655	Carlos Valderrama	1	1990-1994-1998	Colombia	[1990, 1994, 1998]	True	3
684	Carlos Oliveira	1	1938	Cuba	[1938]	True	1
940	Carlos Vela	1	2018	Mexico	[2018]	True	1
1041	Carlos Manuel	1	1986	Portugal	[1986]	True	1
1151	Juan Carlos Valeron	1	2002	Spain	[2002]	True	1

In [ ]:

월드컵 출전이 1회이지만 골을 가장 많이 넣은 선수

In [48]:

df[df['LenCup']==1].sort_values('Goals',ascending=False).Player.values[:5]

Out[48]:

array(['Just Fontaine', 'Sandor Kocsis', 'Ademir', 'Eusebio',
       'Guillermo Stabile'], dtype=object)

In [ ]:

월드컵 출전이 1회인 선수가 가장 많은 나라는 어디입니까

In [50]:

df[df['LenCup']==1].Country.value_counts().index[0]

Out[50]:

'Brazil'

In [ ]:

한글 자연어 처리 라이브러리 (konlpy) 형태소 분석기(Hannanum, kkma, koran, mecab, okt)

In [59]:

okt=Okt()
okt.morphs('월드컵 출전횟수가 1회뿐인 선수들이 가장 많은 나라는 어디인가?')

Out[59]:

['월드컵',
 '출전',
 '횟수',
 '가',
 '1회',
 '뿐인',
 '선수',
 '들',
 '이',
 '가장',
 '많은',
 '나라',
 '는',
 '어디',
 '인가',
 '?']

In [60]:

okt.nouns("월드컵 출전횟수가 1회 뿐인 선수들이 가장 많은 국가는 어디인가?")

Out[60]:

['월드컵', '출전', '횟수', '선수', '가장', '국가', '어디']

In [ ]:

대한민국 헌법

In [73]:

with open('대한민국헌법.txt', 'r', encoding='utf8')as f:
    text = f.read()
okt =Okt()
nouns=okt.nouns(text)
words = [word for word in nouns if len(word)>1]
c= Counter(words)
wc= WordCloud(font_path='malgun', width=400, height=400, scale=2.0, max_font_size=250)
gen=wc.generate_from_frequencies(c)
plt.figure()
plt.imshow(gen)
wc.to_file('헌법_워드클라이드.png')

Out[73]:

<wordcloud.wordcloud.WordCloud at 0x224b5c4fee0>

In [78]:

blog_text = open('blog_text.txt', 'rt', encoding='utf-8').read()

okt = Okt()
line=[] 
line= okt.pos(blog_text)  #단어와 품사


#명사와 형용사 추출
n_adj = []
for word, tag in line :
    if tag in ['Noun', 'Adjective']:
        n_adj.append(word)
print(n_adj)

['감격', '상암', '맛집', '리스트', '눈길', '상암', '맛집', '리스트', '흡족했던', '상암', '맛집', '리스트', '무한', '흡입', '가능한', '상암', '맛집', '행복', '가득한', '상암', '맛집', '모음', '집', '경이', '상암', '맛집', '모음', '쫄깃', '상암', '맛집', '감탄', '절로', '상암', '맛집', '훌륭했던', '상암', '맛집', '리스트', '코스', '요리', '만족', '상암', '파스타', '맛집', '인', '칸토', '키친', '상암', '맛집', '후', '토', '식당', '규', '카츠', '맛있는', '집', '디엠씨', '맛집', '상암', '참치', '방', '주차', '분위기', '좋은', '곳', '깔끔했던', '상암', '맛집', '상암', '상암', '맛집', '모', '유명한', '신선한', '김밥', '상암', '맛집', '월화', '고기', '돼지고기', '여기', '최고', '상암', '카페', '추천', '맛집', '런이트', '위치', '메뉴', '주차', '여전한', '상암', '맛집', '상암', '맛집', '카노', '상암', '맛집', '소담', '가성', '비', '굿', '소갈비', '함흥', '냉면', '맛깔', '스러웠던', '상암', '맛집', '상암', '베리', '코', '상암', '맛집', '베리', '코', '시간', '돼지', '상암', '맛집', '고', '일본', '스테이크', '밥', '상암', '맛집', '건강한', '로봇', '김밥', '그린', '삼겹살', '목', '살이', '땐', '상암', '맛집', '월화', '고기', '상암', '맛집', '소담', '냉면', '갈비', '존맛', '디지털미디어시티역', '밥집', '돈', '산', '상암', '맛집', '고', '상암', '맛집', '자꾸', '상암', '맛집', '청진', '생', '대구', '탕', '상암', '맛집', '나', '알', 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'오', '삼겹살', '한번', '거', '한번', '재미', '쏠쏠했던', '날', '헛개차', '재생', '수', '화질', '선택', '옵션', '자동', '접기', '보리차', '맛있었던', '헛개차', '청양', '집', '상암', '직영', '점', '서울특별시', '마포구', '월드컵', '북로', '길', '층', '청양', '집', '예약', '컷', '더', '오늘', '소개', '가게', '상암', '맛집', '우한', '판', '입니다', '돼지고기', '한판', '소고기', '한판', '맛있게', '수', '있는', '상암동', '맛집', '요', '소고기', '한판', '돼지고기', '한판', '입니다', '다소', '비싸다면', '비쌀', '수', '있는', '가격', '한판', '명', '수', '있는', '점', '감안', '합리', '가격', '것', '같아요', '소고기', '블랙', '앵거스', '돼지고기', '베리', '코', '사용', '고', '해', '저희', '돼지고기', '더', '돼지', '한판', '날', '돼지', '보기', '순서대로', '항정살', '꽃목살', '늑', '살', '입니다', '마블링', '장난', '없더군요', '우선', '꽃목살', '보통', '제', '어디가', '날', '피곤해서', '손', '구경', '맛있게', '고기', '남자', '셋', '순삭', '항정살', '쫄깃', '맛', '있었고', '목살', '담백하면서도', '식감', '좋고', '늑간살', '자주', '접', '못', '부위', '고소하면서', '쫄깃', '맛있더라구요', '갠', '늑간살', '베스트', '습', '제', '갠', '좋아하는', '파절', '고기', '야채', '양파', '파절', '듬뿍', '좋았습니다', '주문', '계란찜', '고기', '집', '계란찜', '없죠', '마무리', '육회', '고기', '신선하고', '맛있는', '집', '육회', '괜찮더군요', '배고팠는데', '제대로', '요기', '습', '우한', '판', '상암', '점', '서울특별시', '마포구', '매봉산', '로', '길', '우한', '판', '상암', '점', '수색역', '디지털', '미미', '디어', '시티', '사이', '있습니다', '상암동', '맛집', '골목', '안', '있어요', '가성', '비', '좋은', '고기', '맛집', '추천', '위', '글', '광고', '목적', '제로', '돈', '산', '글', '입니다', '상암', '맛집', '더워서', '도저히', '탕', '안됩니다', '냉', '콩국수', '상암', '회관', '내부', '읍니', '메뉴', '매우', '심플', '매우', '내', '스타일', '상암', '회관', '콩국수', '재생', '수', '화질', '선택', '옵션', '자동', '상암', '회관', '콩국수', '일', '때', '밥', '진짜', '맛있었다고', '맛집', '아니고', '맛집', '안녕하세요', '달떵', '이번', '상암', '맛집', '소개', '해', '상암', '한식', '맛집', '상암', '쌈밥', '맛집', '토종', '골', '서울특별시', '마포구', '월드컵', '북로', '주소', '서울시', '마포구', '월드컵', '북로', '영업', '시간', '주말', '휴무', '전화', '위치', '디엠씨', '상암', '이안', '오피스텔', '단지', '상가', '건물', '층', '있어요', '주변', '직장인', '핫', '맛집', '일찍', '가야', '조금', '바로', '웨이', '팅', '맛집', '느낌', '물씬', '쌈밥', '이자', '보쌈', '정식', '인분', '부터', '쌈밥', '제육', '인분', '부터', '쌈', '로서', '쌈', '다양하고', '많으면', '매', '좋게', '요', '우렁', '된장', '두부', '김치', '콩', '자반', '등등', '반찬', '옛날', '떡볶이', '인기', '많더라구요', '길거리', '떡볶이', '맛', '좋아함', '뚝배기', '된장찌개', '쌈밥', '제육', '보쌈', '정식', '진짜', '제대로', '한식', '뿌시', '맛있자나', '제육', '자극', '맛있어요', '보쌈', '무', '말랭이', '마늘', '존맛', '쌈밥', '좋아', '진짜', '든든하게', '된장찌개', '맛있고', '제육', '보쌈', '진짜', '맛집', '인정', '그런지', '일찍', '다행히', '웨이', '팅', '바로', '음식', '동안', '가게', '꽉', '진짜', '진짜', '또', '상암', '맛집', '상암', '곱창', '곱', '요미', '회', '곱창', '우리', '김스방', '제일', '애정', '곱창', '상암동', '근처', '상암', '곱창', '요미', '회', '곱창', '유명한', '곱', '제', '파김치', '예술', '무려', '파김치', '상암', '맛집', '상압', '곱창', '곱', '주소', '서울', '전화', '영업', '시간', '매일', '곱', '상암', '점', '서울특별시', '마포구', '로', '길', '예약', '건물', '통째', '타운', '월화', '가든', '곱', '개', '매장', '운영', '있어요', '층', '곱', '층', '월화', '가든', '곱', '층', '월화', '가든', '입니다', '이영자', '맛집', '리스트', '마포', '곱', '같은', '매장', '상암', '곱창', '곱', '상암', '맛집', '중', '핫', '곳', '주말', '저녁', '도', '데이트', '가격', '대략', '저희', '황소', '곱창', '인분', '주문', '얼', '문래', '마포', '강남', '있는', '곱', '모두', '같은', '매장', '유사', '상호', '주의', '강렬한', '비주', '얼', '대파', '송송', '파김치', '요새', '파김치', '핫', '역시', '맛있고', '알싸하니', '진짜', '좋아요', '곱창', '소스', '양배추', '고추장', '저', '이', '조합', '사랑', '매장', '분위기', '대략', '데이트', '아주', '좋은', '조명', '입니다', '가족', '끼리', '읭', '평일', '오후', '소주', '무한리필', '행사', '있어요', '블로거', '정신', '입', '각하', '이벤트', '조리', '시간', '참고', '비주', '얼', '아주', '최고', '곱창', '파김치', '가운데', '투', '살짝', '더욱', '맛있는', '파김치', '비주', '얼', '실화', '맛있게', '정말', '고소한', '황소', '곱창', '입니다', '곱창', '바로', '부추', '곱창', '조화', '뭐', '그냥', '최', '고', '상암', '맛집', '상암', '곱창', '곱', '재생', '수', '화질', '선택', '옵션', '자동', '접기', '상암', '맛집', '상암', '곱창', '곱', '곱창', '부추', '양파', '아주', '짐해', '둘이서', '맛있게', '아이', '별도', '음식', '우리', '김스방', '한번', '행복하게', '피곤하구나', '반찬', '곱창', '맛있게', '다음', '아이', '층', '기반', '곱창', '반', '좋을', '것', '같습니다', '부추', '갱', '기도', '갱', '시기', '김치', '콩나물국', '대파', '곱창', '마무리', '얼', '요게', '또', '짭짤하니', '아주', '술', '도둑', '입니다', '얼큰하고', '맛있어요', '미더덕', '상암', '가면', '것', '같은', '상암', '맛집', '상압', '곱창', '곱', '요미', '회', '곱창', '상암동', '디지털', '미디어', '시티', '가면', '볼거리', '먹거리', '채', '워', '시간', '각', '방송국', '체험', '스퀘어', '존', '미디어', '광장', '행사', '축제', '많아', '도심', '속', '새로운', '명소', '손색', '없는', '곳', '강릉', '바리스타', '박', '추', '커피집', '카페', '보헤미안', '각', '빌딩', '새로운', '상암', '맛집', '간판', '없는', '특이한', '집', '있다', '오늘', '소개', '집', '검은', '도마', '상암', '맛집', '성수동', '문래', '창작', '촌', '연남동', '사람', '간판', '없는', '가게', '제법', '많은데', '상암', '역', '앞', '있는', '맛있는', '집', '있다', '검은', '도마', '매장', '이름', '알', '수', '있었다', '고기', '집의', '정식', '이름', '검은', '도마', '위', '붉은고기', '매장', '가운데', '중심', '창가', '쪽', '반대편', '칸막이', '있는', '테이블', '수', '있고', '백열등', '불빛', '웬', '선술집', '화로', '구이', '연상', '곳', '상암', '맛집', '검은', '도마', '간결하고', '심플', '메뉴판', '고기', '소', '돼지', '후식', '및', '기타', '술', '간단한', '메뉴', '것', '음식', '자신', '있는', '곳', '기대', '검은', '도마', '특징', '프리미엄', '드라이', '이징', '집', '요즘', '고기', '숙성', '육', '취급', '곳', '고기', '또', '다른', '맛', '볼', '수', '있는', '곳', '검은', '도마', '기본', '상차림', '상암', '맛집', '집', '맛', '볼', '수', '있어서', '좋은', '곳', '시', '기본', '상차림', '밀푀유', '베', '연어', '제공', '추가', '비용', '지불', '집', '시원한', '해물', '국물', '오뎅', '탕', '곳', '있는데', '이', '곳', '그', '부분', '것', '밀푀유', '겨울', '더', '밀푀유', '베', '칼국수', '사리', '추가', '수도', '있으니', '기특한', '기본', '서비스', '요리', '임', '드라이', '이징', '고기', '고기', '소스', '생', '와사비', '소금', '갈치', '젓', '쌈장', '수', '있게', '백김치', '고추', '양파', '계절', '장아찌', '삼색', '무쌈', '상추', '겆절이', '고기', '심', '간장', '새우', '때문', '좋아하게', '음식', '하나', '연어', '그냥', '평범한', '훈제', '연어', '아니라', '검정', '도마', '간장', '양파', '절임', '매운', '고추', '새싹', '순', '국물', '숙성', '육', '좋았다', '검은', '도마', '밀푀유', '베이', '밀푀유', '디저트', '페스트리', '켜', '다양한', '필링', '요리', '방법', '밀푀유', '페이스트리', '역할', '배추', '사이사이', '얇게', '소고기', '깻잎', '각종', '야채', '켜', '동그랗게', '다음', '다양한', '버섯', '육수', '부어', '소고기', '국물', '요리', '모양', '흐트러트리', '맛있게', '충북', '후', '재료', '휙', '저', '맛있으면', '모양', '어떻더라도', '상관', '없다', '따뜻한', '국물', '수', '있어', '고기', '더', '맛있어', '붉은', '소고기', '목살', '상암', '맛집', '숙성', '고기', '집', '검은', '도마', '상암', '주차', '편한', '곳', '재생', '수', '화질', '선택', '옵션', '자동', '상암', '맛집', '숙성', '고기', '집', '검은', '도마', '상암', '주차', '편한', '곳', '부위', '별', '소리', '모음', '입니다', '상암', '맛집', '가게', '이름', '작게', '씌', '있는', '대로', '붉은', '소고기', '우측', '삼각형', '모양', '돼지고기', '목살', '주문', '곳', '검은', '도마', '숙련', '직원', '최적', '온도', '고기', '방문', '일행', '이', '한참', '고기', '맛있게', '꼭', '임금님', '대접', '것', '같았어요', '붉은', '소고기', '프리미엄', '드라이', '이징', '주신', '숙성', '소고기', '숙성', '면', '육질', '더', '맛있어져서', '일반', '소고기', '맛', '수', '있었다', '역시', '소', '칙', '참고', '돼지고기', '칙', '칙', '높은', '온도', '겉', '만', '바싹', '큐브', '모양', '더', '이상', '타지', '고기', '채반', '꼭', '큐브', '스테이크', '밥', '공기밥', '하나', '비주', '얼', '붉은', '소고기', '하나', '고기', '신후', '우리', '거의', '때', '다음', '부위', '좋았다', '대신', '고기', '끊임없이', '직원', '죄송스러웠다', '숙성', '소고기', '점', '생소', '고기', '육즙', '맛', '선사', '드라이', '이징', '육즙', '아니고', '더', '식감', '좋다고', '맛', '표현', '아쉽지만', '무', '살살', '소고기', '임', '틀임', '없다', '돼지고기', '목살', '이', '부위', '베리', '코', '베', '요타', '품종', '요즘', '베리', '코', '돼지', '생각', '스페인', '전통', '절', '돼지고기', '하몽', '품종', '베리', '코', '프로그램', '기억', '방목', '돼지', '도토리', '나무', '열매', '고기', '없고', '육질', '좋아', '세계', '유명한', '품종', '개인', '의견', '내', '알', '있는', '돼지고기', '목살', '두툼', '스테이크', '걸', '연상', '검은', '도마', '목살', '적절히', '숙성', '그런지', '고기', '마블링', '더', '선명하고', '퍽퍽', '부드러움', '맛', '좋았다', '준비', '기용', '소스', '갈치', '젓', '정말', '부위', '통', '마을', '불판', '적당히', '쌈장', '좋다', '양파', '계절', '장아찌', '고기', '맛', '한몫', '단짝', '숙성', '삼겹살', '고기', '주문', '매니저', '가장', '인기', '있는', '메뉴', '어떤', '추천', '부위', '우리', '주문', '삼겹살', '삼겹살', '뭐', '그렇지', '생각', '사람', '하나', '역시', '돈', '국내', '산', '돼지고기', '숙성해서', '방법', '맛', '검은', '도마', '삼겹살', '부위', '숙성', '제공', '건가', '표면', '상태', '감촉', '구분', '가지', '그', '진가', '알', '수', '있으려나', '전문가', '손길', '점', '재단', '불판위', '삼겹살', '마', '악', '때', '담당', '매니저', '고기', '점', '앞', '접시', '부위', '별', '첫', '시식', '소금', '살짝', '고기', '본연', '맛', '알', '수', '있다', '검은', '도마', '인기', '메뉴', '삼겹살', '이유', '같았다', '딱딱하게', '겉', '바삭', '콩가루', '고소한', '맛', '입안', '가지', '부위', '고기', '차돌', '걸', '다시', '삼겹살', '주문', '정도', '고기', '자체', '맛있는', '상암', '맛집', '인정', '포스팅', '의도', '여러', '사진', '다양한', '소스', '조합', '고기', '색다른', '맛', '경험', '선', '고기', '후', '탄수화물', '아침', '콩', '비지', '상암', '집', '비냉', '마무리', '반쪽', '아닌', '고운', '노른자', '지단', '비빔냉면', '비빔', '물냉면', '스타일', '얼음', '육수', '싹', '고기', '느끼함을', '맛', '상암', '맛집', '정보', '주소', '서울', '마포구', '상암동', '층', '검은', '도마', '예약', '매장', '전면', '뒷쪽', '주차', '가능', '검은', '도마', '서울특별시', '마포구', '상암동', '층', '검은', '도마', '개', '글', '목록', '열기', '프로', '상암러', '상암', '맛집', '추천', '리스트', '지도', '보기', '그동안', '부림', '기록', '디지털미디어시티역', '역', '파크', '엠', '빌딩', '이전', '시가지', '귀퉁이', '있다가', '이사', '밑반찬', '존맛', '계란찜', '서비스', '족발', '존맛', '가격', '중', '상암', '푸르지오', '시티', '지하', '층', '커피숍', '아인', '슈페', '너', '존맛', '생크림', '진짜', '미침', '상암', '푸르지오', '시티', '지하', '층', '여름', '냉', '라멘', '여기', '완전', '맛집', '교자', '세트', '디지털미디어시티역', '역', '시가지', '수박', '주스', '자몽주스', '크레이프', '초코', '말차', '크레이프', '맛집', '호점', '있는', '상암', '핫', '상암', '사보이', '시티', '층', '분식집', '상암', '러', '분식', '맛집', '혜자', '양', '맛', '존맛', '맛', '김밥', '해물', '떡볶이', '해물', '라면', '조합', '날', '돈까스', '돈까스', '직접', '만드심', '상암', '층', '상암', '러', '빵', '맛집', '버터', '치아바타', '유명함', '상암', '시가지', '디지털미디어시티역', '역', '착한', '맛집', '유명한', '고기', '맛집', '호점', '곱창', '존맛', '고기', '상암', '사보이', '시티', '층', '요기', '고기', '맛집', '일단', '한번', '유', '상암', '푸르지오', '시티', '지하', '떡볶이', '카레', '돈까스', '한번', '수', '있는', '곳', '치즈', '돈까스', '존맛', '상암', '누리꿈스퀘어', '지하', '여기', '돈까스', '존', '맛집', '왕', '돈까스', '등심', '돈까스', '치즈', '돈까스', '맛있음', '지도', '누리꿈스퀘어', '지하', '상암', '지하', '체인', '말', '안해', '알쥬', '부대', '국밥', '존맛', '지도', '첨부', '열', '곳', '오늘', '여기', '힘', '프로', '상암러', '위', '후회', '상암', '맛집', '정리', '종료', '공감', '댓글', '블로그', '카페', '메모', '인쇄', '이', '블로그', '카테고리', '글', '전체', '글', '보기', '강진', '데이트', '삐삣', '버거', '컨템포러리', '프로', '상암러', '상암', '맛집', '추천', '리스트', '프로', '상암러', '상암', '맛집', '추천', '리스트', '발산역', '청산별곡', '화곡', '메', '스퀘어', '라라', '코스트', '이전', '다음']

In [79]:

stop_words= '아니었네요. 있어서 끝'
stop_words =set(stop_words.split(' '))
n_adj= [word for word in n_adj if not word in stop_words]
print(len(n_adj))

In [81]:

words = [ word for word in n_adj if len(word) >1 ]

c = Counter(words)  #단어별  빈도수 처리, 딕셔너리타입으로 반환
print(c)

image_file = 'alice_mask.png'
img_file = Image.open(image_file) #이미지 파일을 읽어서 파이썬 실행환경 메모리에 이미지 객체로 생성
alice_mask = np.array(img_file) #파일 객체를 ndarray 객체로 생성 (수치 배열)

wc = WordCloud(font_path='malgun', width=400, height=400, scale=2.0, max_font_size=250)
gen = wc.generate_from_frequencies(c)
plt.figure()
plt.imshow(gen)
wc.to_file('헌법_워드클라이드.png')

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'요리조리': 1, '굴려': 1, '의하면': 1, '실해요': 1, '실해': 1, '고플': 1, '있지요': 1, '특별한건': 1, '시원했다': 1, '충격': 1, '좋고요': 1, '신당': 1, '담백하다': 1, '맛있었당': 1, '번호판': 1, '자기': 1, '소면': 1, '그런것': 1, '같당': 1, '쫄깃쫄깃했던': 1, '네온사인': 1, '같아여': 1, '전화하는것': 1, '문해': 1, '원하시는것': 1, '글자': 1, '원하시는': 1, '원하시는대로': 1, '을해': 1, '자태': 1, '손실': 1, '고온': 1, '알곤': 1, '아파트': 1, '편의점': 1, '의미': 1, '없을라': 1, '좋아한다': 1, '기색': 1, '배민': 1, '초반': 1, '손수': 1, '우왕': 1, '영롱하지': 1, '신기해서': 1, '링크': 1, '대하': 1, '택배': 1, '원칙': 1, '정직하게': 1, '쿠켓': 1, '안됨': 1, '스토어': 1, '따뜻하다': 1, '부탁드린': 1, '결과물': 1, '통통': 1, '쎄질': 1, '조미료': 1, '안좋은': 1, '찬조출연': 1, '부담스럽고': 1, '친절하시고': 1, '비오비': 1, '번거로': 1, '신세계': 1, '맛있겠죠': 1, '나기': 1, '좋으니까': 1, '핫플': 1, '북적': 1, '애매해서': 1, '폴리': 1, '로쏘': 1, '몬테': 1, '치아노': 1, '내심': 1, '정해': 1, '못내': 1, '아쉬워하면서': 1, '번쩍': 1, '성한': 1, '그득': 1, '어머': 1, '괜찮다아': 1, '서인': 1, '반달': 1, '매칭': 1, '뿌듯': 1, '좋구나': 1, '안되었잖아': 1, '페루': 1, '슬기로운': 1, '격리': 1, '근력': 1, '식단': 1, '병행': 1, '인생': 1, '최저': 1, '노력': 1, '무색': 1, '일념': 1, '콘텐츠': 1, '밀고': 1, '중요하지': 1, '사진작가': 1, '폴라로이드': 1, '카메라': 1, '아기자기한': 1, '타일': 1, '거르': 1, '배고프다며': 1, '행복하잖아': 1, '놉놉': 1, '웜머': 1, '훌륭하네': 1, '어서': 1, '훈제오리': 1, '건강해질': 1, '보냉컵': 1, '녹색': 1, '다르다는': 1, '끼니': 1, '해결': 1, '바사': 1, '멕시코': 1, '민박': 1, '금요일': 1, '의정부': 1, '없으': 1, '신지': 1, '돼지런': 1, '칭구': 1, '깨끗': 1, '두번쨰': 1, '쑥떡': 1, '샘플': 1, '퐈리였네': 1, '직해서': 1, '같네여': 1, '웃기': 1, '로구나': 1, '명도': 1, '많았는데': 1, '우거지': 1, '편안했던': 1, '가까웠음': 1, '리수': 1, '혼잡해요': 1, '햇빛': 1, '친절하세요': 1, '이드': 1, '탄산': 1, '바삭바삭하니': 1, '마르': 1, '스랑': 1, '많이하는데': 1, '플라자': 1, '모처럼': 1, '가깝고': 1, '멀지': 1, '직해요': 1, '친절하시구요': 1, '현대인': 1, '서울식': 1, '좋았고요': 1, '신선했고': 1, '자부심': 1, '계시더군요': 1, '안전하고': 1, '좋겠죠': 1, '석쇠': 1, '좋더군요': 1, '도톰한': 1, '높고': 1, '은은해서': 1, '자가': 1, '있다는데': 1, '면주': 1, '비슷했다': 1, '아이폰': 1, '탱글탱글했다': 1, '번갈아': 1, '마제': 1, '어머나': 1, '맛있었어서': 1, '실망하면': 1, '별루': 1, '반가웠던': 1, '바빠': 1, '정확하지': 1, '비슷해': 1, '수직': 1, '캘리포니아': 1, '빠르고': 1, '간편한': 1, '퀄리': 1, '티나': 1, '만족스러웠다': 1, '많았으면': 1, '일주일': 1, '넓진': 1, '도가니탕': 1, '좋아하시면': 1, '알리': 1, '반한': 1, '더웠던': 1, '청평쪽': 1, '한적한': 1, '연습': 1, '맑았죠': 1, '주위': 1, '국밥집': 1, '있긴': 1, '없었어요': 1, '저대로': 1, '주기도': 1, '다데기': 1, '삼총사': 1, '뻘뻘': 1, '바빠서': 1, '만족해하며': 1, '청평역': 1, '스빌': 1, '주택': 1, '농어': 1, '꼬치': 1, '고기구이': 1, '높을': 1, '나오니': 1, '반했답니다': 1, '기석': 1, '평균': 1, '내외': 1, '정상': 1, '가치': 1, '소사': 1, '만듭니': 1, '전날': 1, '과음': 1, '스파이': 1, '가깝습니다': 1, '저렴하게': 1, '좋으면서도': 1, '작은거': 1, '회도': 1, '독립': 1, '락커': 1, '없겠쥬': 1, '가능하다는': 1, '눈치': 1, '유명한데': 1, '가능하니까': 1, '헛개수': 1, '맛있던': 1, '싱싱해': 1, '없구': 1, '부들부들': 1, '연하게': 1, '깔끔하면서': 1, '파티션': 1, '판도': 1, '돋궈줍니': 1, '종지': 1, '없기에': 1, '쏠쏠하더라구요': 1, '얼큰하면서': 1, '파란': 1, '기곈': 1, '그런게': 1, '우소': 1, '야린': 1, '달랐어요': 1, '특이하고': 1, '성장': 1, '촉진': 1, '변비': 1, '치매': 1, '갱년기': 1, '증상': 1, '완화': 1, '심장병': 1, '곰돌이': 1, '빼기': 1, '부집': 1, '야해용': 1, '많으셨어요': 1, '가격표': 1, '저렴해서': 1, '여름날': 1, '말랐는데': 1, '구어': 1, '자세하게': 1, '삼이': 1, '라이언': 1, '쏠쏠했던': 1, '비싸다면': 1, '비쌀': 1, '앵거스': 1, '없더군요': 1, '어디가': 1, '피곤해서': 1, '순삭': 1, '담백하면서도': 1, '괜찮더군요': 1, '배고팠는데': 1, '미미': 1, '디어': 1, '도저히': 1, '안됩니다': 1, '달떵': 1, '많으면': 1, '우렁': 1, '자반': 1, '길거리': 1, '뿌시': 1, '맛있자나': 1, '말랭이': 1, '타운': 1, '강남': 1, '유사': 1, '상호': 1, '강렬한': 1, '알싸하니': 1, '블로거': 1, '각하': 1, '실화': 1, '행복하게': 1, '피곤하구나': 1, '기반': 1, '짭짤하니': 1, '볼거리': 1, '체험': 1, '광장': 1, '축제': 1, '도심': 1, '명소': 1, '강릉': 1, '바리스타': 1, '커피집': 1, '보헤미안': 1, '성수동': 1, '창작': 1, '붉은고기': 1, '백열등': 1, '불빛': 1, '선술집': 1, '간결하고': 1, '기타': 1, '겨울': 1, '기특한': 1, '삼색': 1, '무쌈': 1, '겆절이': 1, '좋아하게': 1, '검정': 1, '새싹': 1, '페스트리': 1, '필링': 1, '페이스트리': 1, '동그랗게': 1, '흐트러트리': 1, '충북': 1, '어떻더라도': 1, '삼각형': 1, '숙련': 1, '최적': 1, '임금님': 1, '맛있어져서': 1, '채반': 1, '신후': 1, '끊임없이': 1, '죄송스러웠다': 1, '생소': 1, '아쉽지만': 1, '틀임': 1, '하몽': 1, '방목': 1, '열매': 1, '선명하고': 1, '단짝': 1, '숙성해서': 1, '감촉': 1, '진가': 1, '있으려나': 1, '재단': 1, '불판위': 1, '담당': 1, '시식': 1, '딱딱하게': 1, '의도': 1, '반쪽': 1, '고운': 1, '물냉면': 1, '얼음': 1, '전면': 1, '뒷쪽': 1, '커피숍': 1, '미침': 1, '라멘': 1, '교자': 1, '자몽주스': 1, '말차': 1, '만드심': 1, '치아바타': 1, '유명함': 1, '부대': 1, '종료': 1, '강진': 1, '삐삣': 1, '컨템포러리': 1, '발산역': 1, '청산별곡': 1, '화곡': 1, '라라': 1, '코스트': 1})

Out[81]:

<wordcloud.wordcloud.WordCloud at 0x224b5bb36d0>

In [ ]:

이미지 모양대로 단어 빈도수 출력

In [84]:

words = [ word for word in n_adj if len(word) >1 ]

c = Counter(words)  #단어별  빈도수 처리, 딕셔너리타입으로 반환


image_file = 'alice_mask.png'
img_file = Image.open(image_file) #이미지 파일을 읽어서 파이썬 실행환경 메모리에 이미지 객체로 생성
alice_mask = np.array(img_file) #파일 객체를 ndarray 객체로 생성 (수치 배열)

wc = WordCloud(font_path='malgun', background_color='white', mask=alice_mask )
gen = wc.generate_from_frequencies(c)
plt.figure(figsize=(12, 12))
plt.imshow(gen, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.savefig('헌법_alice.png')

In [ ]:

지도시각화 유형

In [ ]:

Dot Dentity map 지도위에 데이터 분포 표현ㄴ

Dot Dentity Map  - 지도 위에 데이터 분포를 표현
Choropleth Map(Field Map) - 지리적 영역 범위별 수치 데이터 값을 색으로 표현
Symbol Map(Bubble Map) - 지도의 특정 지점에 해당하는 수치 값을 symbol의 크기로 표현
Connection Map (Flow Map) - 지역 간 이동 경로를 표현하는 시각화 유형
구글에 검색하면 이미지로 한번에 볼수 있다

어떤 지도를 활용함에따라 시각적 분석효과를 극대화 할수 있다
ec>구글  공기질 시각호 , 서울 건물 승인 허가 연도 데이터 시각화

여러 시점별로 데이터 변화를 한눈에 확인할수 있도록 나눠서 ,,,

Folium 라이브러리
카카오 개발자 open api 지도

In [12]:

m= folium.Map(location= [36.5, 128.8],zoom_start=115)
m

Out[12]:

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

In [ ]:

행정구역  단위의 고령인구 데이터

In [15]:

df =pd.read_csv("older_population.csv")
print(df.info())
print(df.head())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 424 entries, 0 to 423
Data columns (total 5 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   구       424 non-null    object
 1   동       424 non-null    object
 2   인구      424 non-null    int64 
 3   남자      424 non-null    int64 
 4   여자      424 non-null    int64 
dtypes: int64(3), object(2)
memory usage: 16.7+ KB
None
     구    동     인구    남자     여자
0  종로구  사직동   9700  4375   5325
1  종로구  삼청동   3013  1443   1570
2  종로구  부암동  10525  5002   5523
3  종로구  평창동  18830  8817  10013
4  종로구  무악동   8745  4078   4667

In [128]:

df.head()

Out[128]:

	구	동	인구	남자	여자
0	종로구	사직동	9700	4375	5325
1	종로구	삼청동	3013	1443	1570
2	종로구	부암동	10525	5002	5523
3	종로구	평창동	18830	8817	10013
4	종로구	무악동	8745	4078	4667

In [ ]:

행정구역 단위 좌표 데이터

In [16]:

geo_data='TL_SCCO_CTPRVN.json'
geo_data

Out[16]:

'TL_SCCO_CTPRVN.json'

In [21]:

import json

In [26]:

with open('TL_SCCO_CTPRVN.json', 'rt', encoding='cp949') as file:
    realData = json.load(file)
    
center=[37.541, 126.986]
m= folium.Map(location=center, zoom_start=10)

folium.Choropleth(geo_data =geo_data,
                 data=df,
                 columns= ('동','인구'),
                 key_on= 'feature.properties.동',
                 fill_color= 'BuPu',
                 legend_name= '노령 인구수').add_to(m)
m

---------------------------------------------------------------------------
UnicodeDecodeError                        Traceback (most recent call last)
Input In [26], in <cell line: 1>()
      1 with open('TL_SCCO_CTPRVN.json', 'rt', encoding='cp949') as file:
----> 2     realData = json.load(file)
      4 center=[37.541, 126.986]
      5 m= folium.Map(location=center, zoom_start=10)

File ~\anaconda3\lib\json\__init__.py:293, in load(fp, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)
    274 def load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None,
    275         parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
    276     """Deserialize ``fp`` (a ``.read()``-supporting file-like object containing
    277     a JSON document) to a Python object.
    278 
   (...)
    291     kwarg; otherwise ``JSONDecoder`` is used.
    292     """
--> 293     return loads(fp.read(),
    294         cls=cls, object_hook=object_hook,
    295         parse_float=parse_float, parse_int=parse_int,
    296         parse_constant=parse_constant, object_pairs_hook=object_pairs_hook, **kw)

UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xeb in position 44531: illegal multibyte sequence

In [20]:

df_gu = df.groupby(['구'])['인구'].sum().to_frame().reset_index()
print(df_gu.head())

center=[37.541, 126.986]
m= folium.Map(location=center, zoom_start=10)
folium.Choropleth(geo_data =geo_data,
                 data=df_gu,
                 columns= ('구','인구'),
                 key_on= 'feature.properties.구',
                 fill_color= 'RdPu',
                 legend_name= '노령 인구수').add_to(m)
m

     구      인구
0  강남구  549043
1  강동구  430522
2  강북구  317875
3  강서구  600240
4  관악구  519953

---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
Input In [20], in <cell line: 6>()
      4 center=[37.541, 126.986]
      5 m= folium.Map(location=center, zoom_start=10)
----> 6 folium.Choropleth(geo_data =geo_data,
      7                  data=df_gu,
      8                  columns= ('구','인구'),
      9                  key_on= 'feature.properties.구',
     10                  fill_color= 'RdPu',
     11                  legend_name= '노령 인구수').add_to(m)
     12 m

File ~\anaconda3\lib\site-packages\folium\features.py:1289, in Choropleth.__init__(self, geo_data, data, columns, key_on, bins, fill_color, nan_fill_color, fill_opacity, nan_fill_opacity, line_color, line_weight, line_opacity, name, legend_name, overlay, control, show, topojson, smooth_factor, highlight, **kwargs)
   1283     self.geojson = TopoJson(
   1284         geo_data,
   1285         topojson,
   1286         style_function=style_function,
   1287         smooth_factor=smooth_factor)
   1288 else:
-> 1289     self.geojson = GeoJson(
   1290         geo_data,
   1291         style_function=style_function,
   1292         smooth_factor=smooth_factor,
   1293         highlight_function=highlight_function if highlight else None)
   1295 self.add_child(self.geojson)
   1296 if self.color_scale:

File ~\anaconda3\lib\site-packages\folium\features.py:499, in GeoJson.__init__(self, data, style_function, highlight_function, name, overlay, control, show, smooth_factor, tooltip, embed, popup, zoom_on_click, marker)
    496         raise TypeError("Only Marker, Circle, and CircleMarker are supported as GeoJson marker types.")
    497 self.marker = marker
--> 499 self.data = self.process_data(data)
    501 if self.style or self.highlight:
    502     self.convert_to_feature_collection()

File ~\anaconda3\lib\site-packages\folium\features.py:536, in GeoJson.process_data(self, data)
    534         if not self.embed:
    535             self.embed_link = data
--> 536         with open(data) as f:
    537             return json.loads(f.read())
    538 elif hasattr(data, '__geo_interface__'):

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'TL_SCCO_CTPRVN.json'

In [14]:

df_gu = df.groupby(['구'])['인구'].sum().to_frame().reset_index()
print(df_gu.head())

center = [37.541,126.986]  # 서울 중심 좌표
m = folium.Map(location=center, zoom_start=10)

folium.Choropleth(geo_data = geo_data,
                  data=df_gu,
                  columns = ('구', '인구'),
                  key_on = 'feature.properties.구',
                  fill_color='PuBuGn',
                  legend_name='노령 인구수').add_to(m)
m

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
Input In [14], in <cell line: 1>()
----> 1 df_gu = df.groupby(['구'])['인구'].sum().to_frame().reset_index()
      2 print(df_gu.head())
      4 center = [37.541,126.986]  # 서울 중심 좌표

File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:7712, in DataFrame.groupby(self, by, axis, level, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, dropna)
   7707 axis = self._get_axis_number(axis)
   7709 # https://github.com/python/mypy/issues/7642
   7710 # error: Argument "squeeze" to "DataFrameGroupBy" has incompatible type
   7711 # "Union[bool, NoDefault]"; expected "bool"
-> 7712 return DataFrameGroupBy(
   7713     obj=self,
   7714     keys=by,
   7715     axis=axis,
   7716     level=level,
   7717     as_index=as_index,
   7718     sort=sort,
   7719     group_keys=group_keys,
   7720     squeeze=squeeze,  # type: ignore[arg-type]
   7721     observed=observed,
   7722     dropna=dropna,
   7723 )

File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py:882, in GroupBy.__init__(self, obj, keys, axis, level, grouper, exclusions, selection, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, mutated, dropna)
    879 if grouper is None:
    880     from pandas.core.groupby.grouper import get_grouper
--> 882     grouper, exclusions, obj = get_grouper(
    883         obj,
    884         keys,
    885         axis=axis,
    886         level=level,
    887         sort=sort,
    888         observed=observed,
    889         mutated=self.mutated,
    890         dropna=self.dropna,
    891     )
    893 self.obj = obj
    894 self.axis = obj._get_axis_number(axis)

File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\grouper.py:882, in get_grouper(obj, key, axis, level, sort, observed, mutated, validate, dropna)
    880         in_axis, level, gpr = False, gpr, None
    881     else:
--> 882         raise KeyError(gpr)
    883 elif isinstance(gpr, Grouper) and gpr.key is not None:
    884     # Add key to exclusions
    885     exclusions.add(gpr.key)

KeyError: '구'

In [159]:

df =pd.read_csv("toilet_seoul.csv")

In [ ]:

df =pd.read_csv("toilet_seoul.csv")


center = [37.541,126.986]  # 서울 중심 좌표

m = folium.Map(location=center, zoom_start=10)

folium.Choropleth(geo_data = geo_data,
                  data=df,
                  columns = ('구', '인구'),
                  key_on = 'feature.properties.동',
                  fill_color='PuBuGn',
                  legend_name='노령 인구수').add_to(m)
m

In [169]:

df = pd.read_csv('toilet_seoul.csv')

In [171]:

folium.Circle(location, radius, popup=None, tooltip=None, **kwargs)
    location: tuple[float, float]
        Latitude and Longitude pair (Northing, Easting)
    popup: string or folium.Popup, default None
        Input text or visualization for object displayed when clicking.
    tooltip: str or folium.Tooltip, default None
        Display a text when hovering over the object.
    radius: float
        Radius of the circle, in meters.
    **kwargs
        Other valid (possibly inherited) options.

  Input In [171]
    location: tuple[float, float]
    ^
IndentationError: unexpected indent

In [268]:

df

Out[268]:

	고유번호	위도	경도
0	92	37.501401	127.158647
1	93	37.644937	127.073728
2	94	37.640335	127.077637
3	96	37.645724	127.020449
4	98	37.659783	127.031187
...	...	...	...
5041	1332	37.531873	126.854461
5042	1340	37.553483	126.843646
5043	1348	37.558864	126.848219
5044	1341	37.548020	126.860020
5045	1359	37.551076	126.849544

5046 rows × 3 columns

In [173]:

df = pd.read_csv('toilet_seoul.csv')
df = df[['고유번호', '위도', '경도']]



center = [37.541, 126.986]
m = folium.Map(location=center, zoom_start=10)

# 1000 개의 데이터만 그려냅니다.
for i in df.index[:1000]:
    folium.Circle(
        location = df.loc[i, ['위도', '경도']].values.tolist(),
        tooltip = df.loc[i, '고유번호'],
        radius = 100
    ).add_to(m)
m

Out[173]:

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

In [175]:

center = [37.541,126.986]  # 서울 중심 좌표
m = folium.Map(location=center, zoom_start=10)
folium.Circle(location=df.loc[0, ['위도', '경도']].values.tolist(),
              tooltip=df.loc[0, '고유번호'],
              radius=300).add_to(m)
m

Out[175]:

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공공데이터포털(data.go.kr)에서 소상공인시장진흥공단_상사(상권)정보¶

스타벅스¶

In [1]:

import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore')
plt.rc('font', family='NanumGothic')
print(plt.rcParams['font.family'])

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [1], in <cell line: 3>()
      1 import warnings
      2 warnings.filterwarnings(action='ignore')
----> 3 plt.rc('font', family='NanumGothic')
      4 print(plt.rcParams['font.family'])

NameError: name 'plt' is not defined

In [ ]:

#하나 이상의 csv파일을 로드해서 하나의 dataframe객체로 병합
from glob import glob

file_names= glob('소상공인시장진흥공단_상가(상권)정보_20220630/*.csv')
print(file_names)

In [2]:

total = pd.DataFrame()
for file_name  in file_names:
    temp = pd.read_csv(file_name, encoding='utf-8')
    total = pd.concat([total, temp])

total.reset_index(inplace=True, drop=True)
print(total.shape)
print(total.info())
print(total.head())

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [2], in <cell line: 1>()
----> 1 total = pd.DataFrame()
      2 for file_name  in file_names:
      3     temp = pd.read_csv(file_name, encoding='utf-8')

NameError: name 'pd' is not defined

In [3]:

#분석에 필요한 컬럼 추출
data_columns = ['상가업소번호', '상호명','지점명', '상권업종대분류명', '상권업종중분류명', '시도명', '시군구명', '행정동명', '경도', '위도']
data = total[data_columns]
print(data.info())
print(data.head())

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [3], in <cell line: 3>()
      1 #분석에 필요한 컬럼 추출
      2 data_columns = ['상가업소번호', '상호명','지점명', '상권업종대분류명', '상권업종중분류명', '시도명', '시군구명', '행정동명', '경도', '위도']
----> 3 data = total[data_columns]
      4 print(data.info())
      5 print(data.head())

NameError: name 'total' is not defined

In [4]:

data.head()

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [4], in <cell line: 1>()
----> 1 data.head()

NameError: name 'data' is not defined

In [192]:

data['상권업종대분류명'].unique()

Out[192]:

array(['소매', '숙박', '학문/교육', '음식', '생활서비스', '부동산', '관광/여가/오락', '스포츠'],
      dtype=object)

In [193]:

전국 카페 갯수
data.loc[data['상권업종중분류명']=='커피점/카페']

Out[193]:

	상가업소번호	상호명	지점명	상권업종대분류명	상권업종중분류명	시도명	시군구명	행정동명	경도	위도
13	20778927	키즈까페아이사랑	NaN	음식	커피점/카페	강원도	강릉시	성덕동	128.919456	37.759315
39	20658047	힐링	NaN	음식	커피점/카페	강원도	원주시	단구동	127.958442	37.319958
56	15589162	드롭탑	속초엑스포점	음식	커피점/카페	강원도	속초시	조양동	128.586322	38.191024
83	20762517	상유재카페	NaN	음식	커피점/카페	강원도	정선군	정선읍	128.660805	37.379458
270	20527333	수정다방	NaN	음식	커피점/카페	강원도	고성군	거진읍	128.456166	38.447977
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
2363749	18530728	코난	NaN	음식	커피점/카페	충청북도	청주시 상당구	용암1동	127.512973	36.619437
2363844	18538229	디애플	NaN	음식	커피점/카페	충청북도	충주시	연수동	127.940065	36.987402
2363960	18548307	세븐다실	NaN	음식	커피점/카페	충청북도	청주시 청원구	내수읍	127.536971	36.725028
2363965	18547378	몽베르	NaN	음식	커피점/카페	충청북도	제천시	청풍면	128.181539	37.018197
2363970	18460150	크로엔젤	NaN	음식	커피점/카페	충청북도	진천군	진천읍	127.445080	36.857172

110455 rows × 10 columns

In [199]:

#전국 카페 개수 
df_coffe = data.loc[data['상권업종중분류명']=='커피점/카페']
len(df_coffe)
#전국 스타벅스 데이터 
df_coffe.loc[df_coffe["상호명"].str.contains("스타벅스")].reset_index()

Out[199]:

In [238]:

data.시도명.unique()

Out[238]:

array(['강원도', '경기도', '경상남도', '경상북도', '광주광역시', '대구광역시', '대전광역시', '부산광역시',
       '서울특별시', '세종특별자치시', '울산광역시', '인천광역시', '전라남도', '전라북도', '제주특별자치도',
       '충청남도', '충청북도'], dtype=object)

In [241]:

#서울에 있는 카페 변수 저장
soul_coffe=data.loc[(data['시도명']=='서울특별시')&(data['상권업종중분류명']=='커피점/카페')]
len(soul_coffe)

Out[241]:

In [245]:

서울 스타벅스 갯수
soul_coffe=soul_coffe[soul_coffe["상호명"].str.contains("스타벅스")].reset_index()
467

In [250]:

soul_coffe['시군구명'].value_counts()

Out[250]:

강남구     76
중구      42
서초구     38
송파구     33
종로구     28
영등포구    28
마포구     27
용산구     18
광진구     16
서대문구    16
강서구     16
성북구     15
강동구     13
양천구     13
관악구     11
동작구     11
노원구     11
금천구     11
구로구     10
동대문구     9
은평구      7
중랑구      6
성동구      5
강북구      5
도봉구      2
Name: 시군구명, dtype: int64

In [274]:

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(soul_coffe['시군구명'].value_counts().index,
       soul_coffe['시군구명'].value_counts().values)
plt.xticks(rotation= 'vertical')
plt.show()
plt.savefig('starbucks_plot.png')

<Figure size 432x288 with 0 Axes>

In [265]:

soul_coffe

Out[265]:

	index	상가업소번호	상호명	지점명	상권업종대분류명	상권업종중분류명	시도명	시군구명	행정동명	경도	위도
0	1355901	20585779	스타벅스	동숭로아트점	음식	커피점/카페	서울특별시	종로구	이화동	127.003887	37.582964
1	1356831	20015708	스타벅스남부터미널2점	남부터미널2점	음식	커피점/카페	서울특별시	서초구	서초3동	127.014198	37.484386
2	1356929	20666449	스타벅스	현대목동점	음식	커피점/카페	서울특별시	양천구	목1동	126.874682	37.527147
3	1357940	28520216	스타벅스미아사거리역점	미아사거리역점	음식	커피점/카페	서울특별시	강북구	송중동	127.030685	37.611841
4	1357959	22934175	스타벅스	가로수길점	음식	커피점/카페	서울특별시	강남구	신사동	127.021629	37.523184
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
462	1630520	17531094	스타벅스	NaN	음식	커피점/카페	서울특별시	광진구	중곡1동	127.081329	37.562814
463	1630902	17512841	스타벅스	태릉입구역DT점	음식	커피점/카페	서울특별시	노원구	공릉1동	127.079298	37.619249
464	1631451	17484396	스타벅스	서울역사점	음식	커피점/카페	서울특별시	용산구	남영동	126.971712	37.554828
465	1631997	17521917	스타벅스	도산사거리점	음식	커피점/카페	서울특별시	강남구	논현2동	127.034097	37.519593
466	1678432	17478483	스타벅스	서대문역점	음식	커피점/카페	서울특별시	종로구	교남동	126.966238	37.566791

467 rows × 11 columns

In [267]:

soul_coffe = soul_coffe.drop(soul_coffe.iloc[:,[0]],axis=1)

In [ ]:

서울시 스타벅스 시각화¶

In [281]:

soul_coffe_map = soul_coffe[['지점명', '위도', '경도']]


let= soul_coffe['위도'].mean()
get= soul_coffe['경도'].mean()

center = [let,get]
m = folium.Map(location=center, zoom_start=12)

# 1000 개의 데이터만 그려냅니다.
for i in soul_coffe_map.index:
    folium.Marker(
        location = soul_coffe_map.loc[i, ['위도', '경도']].values.tolist(),
        tooltip = soul_coffe_map.loc[i, '지점명'],
        radius = 1
    ).add_to(m)
m

Out[281]:

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class 선언 만들기¶

In [330]:

class Travel: #클래스 선언
    INDIVIDUAL = 1  # 클래스 변수 선언
    PACKAGE=0  
    
     #생성되는 객체의 속성(인스턴스)변수를 초기화하는생성자 매소드
    def __init__(self,travelCode, cityName, flight , travelType, maxPeople,reserved):   
        self.travelCode= travelCode
        self.cityName= cityName
        self.flight= flight
        self.travelType= travelType
        self.maxPeople = maxPeople
        self.reserved = reserved
        
    #부모 클래스 object로부터 상속받은 메소드를 재정의(override)
    def __str__ (self):
        info = self.travelCode+'\t'+ self.cityName+'\t'+self.flight+'\t'
        if self.travelType == Travel.INDIVIDUAL :
            info +='개발자유여행'
        else :
            '패키지 여행'
        info +='\t'+str(self.maxPeople)+'명' + '\t'+ str(self.reserved)+'명'
        
        return info
    
        
travel1=Travel('TRV001','뮌헨','독일항공',Travel.INDIVIDUAL,10,0) 

In [310]:

print(travel1)
travel1.__str__

TRV001	뮌헨	독일항공	개발자유여행	10명	0명

Out[310]:

<bound method Travel.__str__ of <__main__.Travel object at 0x00000224EE3B10D0>>

In [334]:

class TravelBiz:
    
    def __init__(self):
        self.travels =list()
        
    def printAllTravels(self):
        for t in self.travels:
            print(t)
    def printIndividualTravel(self):
        for t in self.travels:
            if t.travelType == Travel.INDIVIDUAL :
                print(t)
    def printPackageTravels(self):
        for t in self.travels:
            if t.travelType == Travel.PACKAGE :
                print(t)            
    def reserveTravel(self,travelCode, reserveCount):
        pass
    
    def printTravelListTitel(self):
        print('-------------------------------------------------------------')
        print('여행코드  도시명  항공명  여행유형  최대예약가능인원  예약   '  )
        print('-------------------------------------------------------------')


biz = TravelBiz()
print(len(biz.travels))

In [ ]:

In [339]:

def printMenu():
    print('------<<메뉴>>----------')
    print('1. 전체 여행 상품 조회')
    print('2. 개별 여행 상품 조회')
    print('3. 패키지 여행 상품 조회')
    print('4. 여행 여행 상품 예약')
    print('9. 종료')
    print('------------------------')
    
    

In [340]:

if __name__ == '__main__':
    biz = TravelBiz()
    biz.travels.append(Travel('TRV001', '뭔헨', '독일항공', Travel.INDIVIDUAL, 10,0))
    biz.travels.append(Travel('TRV002', '프랑스', '에어프랑스', Travel.INDIVIDUAL, 20,0))
    biz.travels.append(Travel('TRV003', 'LA', '델타항공', Travel.PACKAGE, 12,0))
    biz.travels.append(Travel('TRV004', '후쿠오카', '대한항공', Travel.INDIVIDUAL, 15,0))
    biz.travels.append(Travel('TRV005', '상해', '남방항공', Travel.PACKAGE, 10,0))
    
    while True:
        printMenu()
        menu = int(input('##메뉴 입력 >>>'))
        if menu == 1:
            biz.printTravelListTitel()
            biz.printAllTravels()
        elif menu == 2:
            biz.printTravelListTitel()
            biz.printIndividualTravel()
        elif menu == 3:
            biz.printTravelListTitel()
            biz.printPackageTravels()
        elif menu == 4:
            biz.reserveTravel()
        elif menu == 9:
            break
           

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1. 전체 여행 상품 조회
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     20     biz.printPackageTravels()
     21 elif menu == 4:
---> 22     biz.reserveTravel()
     23 elif menu == 9:
     24     break

TypeError: reserveTravel() missing 2 required positional arguments: 'travelCode' and 'reserveCount'

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