빅데이터 분석가 양성과정 24일차

이번 수업에는 행정안전부, 공공데이터 포털, 티머니 등의 사이트에서 공공데이터를 활용해 시각화하는 실습을 진행했다.

지역별 인구, 성별 분포, 시간대별 지하철역 승하차 인원수 등을 시각화해보며 정보를 추출해 볼 수 있었다.

 

 

D컬럼부터 0세 인구수이다. Python 인덱스로는 [3]

우리 동네 인구 구조 시각화하기

import csv
f = open('age.csv')
data = csv.reader(f)
result = []
name = input('지역 이름 입력 : ')
for row in data:
    if name in row[0]:
        for i in row[3:]:
            result.append(int(i.replace(',','')))
            
plt.style.use('ggplot')
plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic')
plt.title(name + '지역의 인구 구조')
plt.plot(result)
plt.show()

 

지역의 성별 인구 분포 시각화

import csv
f = open('gender.csv')
data = csv.reader(f)

m = []
f = []

name = input('지역 이름을 입력하시오 : ')
for row in data:
    if name in row[0]:
        for i in row[3:104]:
            m.append(-int(i))
        for i in row[106:]:
            f.append(int(i))
            
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10,5), dpi=300)
plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic')
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title(name +'지역의 남여 성별 인구 분포')
plt.barh(range(101), m, label = '남성')
plt.barh(range(101), f, label = '여성')
plt.legend()
plt.show()