Shire

이번 포스팅에서는 2012년부터 2019년까지 국내 주택 보유자 수 데이터를 분석해보고자 한다. 데이터는 국가 통계청에서 가져왔고, 분석 및 시각화는 파이썬으로 하도록 하겠다. 시각화는 파이썬 기초 중에 기초라고 볼 수 있는 Matplotlib 패키지를 활용하도록 하겠다. 1. 2012년 ~ 2019년 국내 주택 보유자 수 트렌드 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format='retina' df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/주택소유자수.csv',en..

https://newsis.com/view/?id=NISX20210730_0001532996

이번 포스팅에서는 통계청에서 대한민국 자살률 통계 데이터를 가져와 시각화를 해보도록 하겠다. 당연히 이번에도 파이썬을 활용하도록 하겠다. Data Source: 2019년 시도별 인구 10만명당 자살 수 지도로 시각화해보면 충청남도, 강원도 지방 지역에서 수도권이나 광역시 대비 자살률이 높은 점을 확인할 수 있다. import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/자살.csv',encoding='cp949') from urllib.request import urlopen import json with urlopen('https://raw.githubusercontent.com/southkorea/southkorea-maps/master/kosta..