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이번 포스팅에서는 서울시 내 위치한 프랜차이즈 버거(버거킹, 롯데리아, 맥도날드, 맘스터치) 위치 데이터를 카카오 지도 API를 활용해서 가져온 다음 해당 데이터를 갖고 간단한 분석과 시각화를 해보도록 하겠다. Data Source: Kakao 지도 Api 버거 브랜드 홈페이지에서 가져온 데이타가 아닌 카카오 API를 활용한 데이터이다 보니 100% 정확한 수치는 아니다. 서울시 내 버거 지점 수에서는 롯데리아>맘스터치>버거킹>맥도날드 순으로 나타났다. from bs4 import BeautifulSoup as bs import pandas as pd import requests link='https://www.seoul.go.kr/seoul/autonomy.do' re=requests.get(link)..

Data Source 공공데이터 국토교통부_아파트 전월세 자료 data.go.kr/tcs/dss/selectApiDataDetailView.do?publicDataPk=15058017 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr 20년 서울시 행정구역별 평균 전세값 시각화 With Mapbox 20년 서울시 행정구역별 총 거래금액 Tree map 시각화 With Python 20년 총 거래금액(전세)을 기준으로 보았을때 확실히 강남 3구 전세 금액이 가장 큰 점을 확인 가능함 20년 서울시 행정구역별 평균 전세 금..

Data Source 시도별 가정 생활 폐기물 지도 시각화 with Mapbox 가정 생활 폐기물 데이터 분석 with Plotly(인터렉티브 그래프) Python Code import pandas as pd # 1인당 가정생활폐기물(연간) 발생 현황 df=pd.read_csv('/18년 가정생활폐기물 데이터.csv',encoding='cp949',) df.rename(columns={'T10 주민1인당 생활폐기물배출량 (A÷B) (14STD02441 kg/일)':'Household Waste per person(kg/day)', 'T001 생활폐기물발생량 (A) (14STD06543 톤/일)':'Household Waste(ton/day)', 'T002 주민등록인구 (B) (14STD04547 명)':..

Data Source: 공공데이터 한국환경공단_전기자동차 충전소 정보 data.go.kr/tcs/dss/selectApiDataDetailView.do?publicDataPk=15076352 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr 활용 라이브러리 패키지: Mapbox, Plotly Mapbox 활용한 전국 전기차 충전수 위치 지도 전국 전기차 충전소 좌표(위도/경도), 장소명, 주소, 전화번호, 주차료유무 등 데이터 확인이 가능함. Plotly 활용한 전국 전기차 충전소 현황 시각화 Python Code: i..