서울 열린데이터광장을 통해 버스 정류장 합정역의 승하차 승객 수를 분석해보자~

합정은 내가 지난 2년 간 매일 갔었던 내 출근지다. 합정은 강남, 영의도, 판교처럼 오피스 밀집 지역이 아니기 때문에 엄청나게 많은 사람이 출근하는 곳은 아니지만 그래도 항상 사람이 많다고 느껴져서 이번 분석을 진행하기로 결심했다. 지난 7월 한 달간 도대체 얼마나 많은 사람들이 합정역 정류장에서 버스를 승차했고, 하차했는지 데이터를 통해 알아보도록 하겠다. 데이터는 아래 링크와 같이 서울 열린데이터광장 사이트에서 가져왔다.

 

http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-12912/S/1/datasetView.do

서울시 버스노선별 정류장별 승하차 인원 정보

 

1. 7월 한달 합정역 버스 정류장 승하차 데이터 가져오기

import pandas as pd
import requests

key='~~~'
data_=[]
for date in range(20210701,20210732):
    a=f'http://openapi.seoul.go.kr:8088/{key}/json/CardBusStatisticsServiceNew/1/1/{date}/'
    ab=requests.get(url).json()
    total=ab['CardBusStatisticsServiceNew']['list_total_count']
    total=round(total+1000,-3)
    for i in range(1000, total,1000):
        url=f'http://openapi.seoul.go.kr:8088/{key}/json/CardBusStatisticsServiceNew/{i-999}/{i}/{date}/'
        res=requests.get(url).json()
        data=res['CardBusStatisticsServiceNew']['row']
        data_.extend(data)

df=pd.DataFrame(data_)
hj=df[df['BUS_STA_NM'].str.contains('합정')]

위 코드가 문제 없이 돌아간다면 아래와 같이 날짜 별로 합정역에 지나가는 버스 데이터, 그리고 버스별 승하차 승객 수를 확인할 수 있다.

 

2. 7월 버스별 합정역 평균 승하차 승객 수

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

hj=df[df['BUS_STA_NM'].str.contains('합정')]

alight=pd.DataFrame(hj.groupby(['BUS_ROUTE_NO']).mean()['ALIGHT_PASGR_NUM'])
ride=pd.DataFrame(hj.groupby(['BUS_ROUTE_NO']).mean()['RIDE_PASGR_NUM'])

alight=alight.sort_values(by='ALIGHT_PASGR_NUM',ascending=False)
ride=ride.sort_values(by='RIDE_PASGR_NUM',ascending=False)

df_=pd.merge(left=ride, right=alight,how='inner',left_on=ride.index,right_on=alight.index)

df_.columns=['Bus','승차','하차']
df_['승차']=round(df_['승차'],2)
df_['하차']=round(df_['하차'],2)

plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams["font.size"] = 15

fig, ax = plt.subplots(figsize=(30, 16))
x = np.arange(len(df_.index))
width = 0.2

rects1 = ax.bar(x-width, df_['승차'], 0.4, label='비정규직 비중')
rects2 = ax.bar(x+width, df_['하차'], 0.4, label='해외 근무 직원 비중')

ax.legend(fontsize=25)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(df_['Bus'],fontsize=30)
ax.set_title('7월 평균 승하차 승객 수',fontsize=40)

def autolabel(rects):
    """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height."""
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.annotate(height,
                    xy=(rect.get_x()+width, height),
                    xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                    textcoords="offset points",
                    ha='center', va='bottom',size=25)
        
autolabel(rects1)
autolabel(rects2)

fig.tight_layout()

plt.show()

아래와 같이 버스별 합정역 승하차 승객 수 데이터를 추출할 수 있다. 확실히 마포16 마을 버스를 사람들이 가장 많이 타고 다니는 점을 확인할 수 있고, N62/N26과 같은 심야 버스의 평균 승하차 승객 수가 가장 낮다.

 

3. 7월 날짜별 합정역 버스 정류장 총 승하차 승객 수

import plotly.graph_objects as go

hj_date=hj.groupby(['USE_DT']).sum()[['RIDE_PASGR_NUM','ALIGHT_PASGR_NUM']]
hj_date.columns=['승차','하차']

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=hj_date.index, y=hj_date['승차'],
                    mode='lines',
                    name='lines'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=hj_date.index, y=hj_date['하차'],
                    mode='lines',
                    name='lines'))
fig.update_layout(title='7월 날짜별 총 승하차 승객 수',
                   xaxis_title='Date',
                   yaxis_title='승객 수')

확실히 주말에 승객 수가 급감하는 점을 볼 수 있다.

 

4. 7월 요일별 합정역 버스 정류장 총 승하차 승객 수

from datetime import datetime as dt

hj['weekday']=hj['USE_DT'].apply(lambda x: dt.strptime(x,'%Y%m%d').weekday())

weeknum=hj.groupby(['weekday']).mean()[['RIDE_PASGR_NUM','ALIGHT_PASGR_NUM']]
weeknum['요일']=['월','화','수','목','금','토','일']
weeknum.columns=['승차','하차','요일']

weeknum['승차']=weeknum['승차'].astype(int)
weeknum['하차']=weeknum['하차'].astype(int)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(30, 16))
x = np.arange(len(weeknum.index))
width = 0.2

rects1 = ax.bar(x-width, weeknum['승차'], 0.4, label='요일별 평균 승차 승객 수')
rects2 = ax.bar(x+width, weeknum['하차'], 0.4, label='요일별 평균 하차 승객 수')

ax.legend(fontsize=25)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(weeknum['요일'],fontsize=30)
ax.set_title('7월 요일별 평균 승하차 승객 수',fontsize=40)

def autolabel(rects):
    """Attach a text label above each bar in *rects*, displaying its height."""
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        ax.annotate(height,
                    xy=(rect.get_x()+width, height),
                    xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                    textcoords="offset points",
                    ha='center', va='bottom',size=25)
        
autolabel(rects1)
autolabel(rects2)

fig.tight_layout()

plt.show()

마지막으로 요일별 합정역 총 승하차 승객 수를 알아봤다.생각보다 목요일과 금요일에 합정역에 하차하는 승객 수가 가장 많은 점을 볼 수 있다. 워낙 합정에 맛집이 많다보니 목요일과 금요일에 약속을 많이 잡다 보니 이런 결과가 나오지 않나 예측해본다.