[seaborn] 상권별 업종 밀집 통계 데이터(2)

[Matplotlib] 상권별 업종 밀집 통계 데이터 (tistory.com)

위 데이터를 이어서 다른 모듈을 사용해 보았습니다.

 

shop_seoul 이라는 변수가 있다는 점을 참고하기

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seaborn 모듈이란?

- 데이터 시각화를 위해 사용되는 라이브러리

- Matplotilib를 기반으로 구축되었으며 그래프가 더 간단하고 직관적인 API를 제공하여 복잡한 그래프를 쉽게 생성할 수 있게 합니다.

- seaborn 공식 홈페이지 https://seaborn.pydata.org/

seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation

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이것도 마찬가지로 seaborn을 임포트 해주어야합니다.

import seaborn as sns

 

데이터는 sns(seaborn)으로 표현해줄 것입니다.

plt.figure(figsize = (14,10))
sns.scatterplot(data=shop_seoul, x='경도', y='위도', hue='시군구명')

 

figsize는 14,10으로 하고 sns를 표현할때 점으로 (scatterplot)하고 data와 x,y축 범례(hue)를 적어 지정해줍니다.

처음에 seaborn을 본 순간 되게 예쁘고 다채롭다라는 생각을 했습니다...!

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shop_seoul.head()를 입력해서 간단하게 데이터 정보를 확인해볼 수 있습니다.

shop_seoul.head()

 

 

상권업종대분류명에 있는 값을 카운트

shop_seoul['상권업종대분류명'].value_counts()

 

 

그런데 여기서 학문/교육 이라는 값들만 가져와서 만들고 싶습니다.

shop_seoul_edu = shop_seoul[shop_seoul['상권업종대분류명'] == '학문/교육']
shop_seoul_edu

shop_seoul_ede라는 변수는 

shop_seoul안에 '상권업종대분류명' 이 '학문/'교육'인 것들을 찾아줘~ 라는 의미로 작성했습니다.

총 27717 rows가 카운트 됐습니다.

 

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shop_seoul_edu 모양확인하기

 

shop_seoul_edu.shape

# (27717, 11)

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seaborn을 이용한 '상권업종중분류명'분포 확인하기

polt.figure(figsize=(14,10))
sns.scatterplot(data=shop_seoul_edu, x='경도', y='위도', hue='상권업종중분류명')

상권업종중분류명

서울에 이렇게 많은 학원들이 분포해있습니다..!

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이 중에서도 상권업종중분류명의 학원-컴퓨터 의 데이터만 따로 추출해보려합니다.

shop_seoul_edu_computer = shop_seoul_edu[shop_seoul_edu['상권업종중분류명'] == '학원-컴퓨터']
shop_seoul_edu_computer

 

seaborn을 이용한 '학원-컴퓨터'분포 확인하기

plt.figure(figsize=(14,10))
sns.scatterplot(data=shop_seoul_edu_computer, x='경도', y='위도', hue='상권업종소분류명')

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folium

• 자바스크립느의 leaflet.js 기반으로 만들어진 지도 위 데이터를 표현해주는 대표적인 파이썬 시각화 라이브러리
• folium 공식 홈페이지

리디렉션 알림

folium은 구글코랩에서 기본적으로 제공되지않고있어서 따로 설치를 해주어야합니다.

!pop install folium

설치 후 임포트하기.

import folium

folium 사용방법

#사용방법
#folium.Map(location=[위도, 경도], zoom_start=배율, ...)
#배율숫자가 높을수록 가까이 보입니다.
map_folium = folium.Map(location=[37.500043085219545, 127.03557801473566], zoom_start=17)
map_folium

#사용방법
#folium.Map(location=[위도, 경도], zoom_start=배율, ...)
#배율숫자가 높을수록 가까이 보입니다.
map_folium = folium.Map(location=[37.500043085219545, 127.03557801473566], zoom_start=17)
map_folium

# Marker(): location속성으로 지정한 위치에 마커를 생성할 수 있다.
# Popup(): 마커를 클릭했을 때 표시할 문자열을 설정할 수 있다.
# add_to(): 작성된 마커를 지도에 추가
map_folium = folium.Map(location=[37.500043085219545, 127.03557801473566], zoom_start=17)
popup=folium.Popup('코리아IT아카데미', max_width=200)
folium.Marker(location=[37.500043085219545, 127.03557801473566], popup=popup).add_to(map_folium)
map_folium

from folium.features import CustomIcon
icon = CustomIcon('police.png', icon_size=(45,45))

#https://www.iconfinder.com/

map_folium = folium.Map(location=[37.56652479270633, 126.9779129116262], zoom_start=17)

popup=folium.Popup('서울특별시청', max_width=200)
folium.Marker(location=[37.56652479270633, 126.9779129116262], popup=popup,
              icon=folium.Icon(icon='star', color='red')).add_to(map_folium)

popup=folium.Popup('덕수궁', max_width=200)
folium.Marker(location=[37.56585320879458, 126.97514572197248], popup=popup,
              icon=folium.Icon(icon='ok', color='pink')).add_to(map_folium)

popup=folium.Popup('서울지방경찰청궁', max_width=200)
folium.Marker(location=[37.57504045678939, 126.97195576938117], popup=popup,
              icon=icon).add_to(map_folium)

popup=folium.Popup('광화문', max_width=200)
folium.Marker(location=[37.57617987638928, 126.97694467807803], popup=popup).add_to(map_folium)

#CircleMarker(): 원의 범위를 마커로 설정
popup=folium.Popup('내땅', max_width=200)
folium.CircleMarker(location=[37.56999947440024, 126.98228391170936], popup=popup,
              radious=30, color='red', fill_color='#ec4074').add_to(map_folium)

map_folium

서울시청은 star, red를 주었고

덕수궁에는 ok, pink를 주었고

서울지방경찰청궁에는 icon을 다운받아와서 icon_size를 45,45로 고정시킨다음 변수로 넣어주었고

그 변수를 icon으로 넣어주었습니다.

내땅은 Circle라는 새로운 아이콘을 넣어주고 채우는 color는 #ec4074로 넣었습니다.

 

*popup은 눌렀을때 보여지는 글자입니다.

*add_to() 는 지도에 표시하게 하는 함수입니다.

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문제

• shop_seoul_edu_computer 데이터 프레임에있는 모든 데이터를 지도에 표기
• 단 일반 마커로 표기하며 클릭하면 "상호명-도로명 주소"형태의 팝업을 보여줌

 

데이터를 먼저 확인하기 위해서 찍어봅니다.

shop_seoul_edu_computer

 

이 중에서 사용할 값은 상호명과 도로명주소 이고 이 부분을 이용해서 지도에 표시해보겠습니다.

data = shop_seoul_edu_computer

#데이터 평균값을 구해서 지도 위치 맞춰주기
edu_map = folium.Map(location=[data['위도'].mean(), data['경도'].mean()], zoom_start=12)


 #팝법에 나올 스트링만들기, i, '상호명'= 인덱스의 상호명 가져오기
for i in data.index:
    edu_name = data.loc[i, '상호명'] + ' - ' + data.loc[i, '도로명주소']
    # print(edu_name)
    popup = folium.Popup(edu_name, max_width=500)
    folium.Marker(location=[data.loc[i,'위도'], data.loc[i, '경도']],
                  popup=popup).add_to(edu_map)

 

for i in함수를 사용했고  여기서 i, '상호명' 부분이 이해가 가지 않았는데

그 이유가 loc의 역할을 제대로 숙지가 안 되있었기 떄문이라고 생각합니다.

 

다시 loc의 역할을 확인하고 숙지하고 넣어보면 loc는 위치를 확인해주는것이고 

즉 data의 i인덱스의 '위도'를 가져온것을 loc찍어주고, 경도도 마찬가지였습니다.

 

문제

• 상권업종중분류명이 '커피점/카페'인 데이터 중 '구군'이 '강남구'인 데이터만 지도에 표시
• 단 일반마커로 표기하며 클릭하면 '상호명-도로명주소'의 형태의 팝업을 보여줌

shop_seoul_coffee = shop_seoul[shop_seoul['상권업종중분류명'] == '커피점/카페']
shop_seoul_coffee

여기서 시군구명이 강남구인 커피숍의 데이터는 

data = shop_seoul_coffee[shop_seoul_coffee['시군구명'] =='강남구']
data.shape

총 (2000, 11)로 확인됩니다.

coffee_map = folium.Map(location=[data['위도'].mean(), data['경도'].mean()], zoom_start=14)

for i in data.index:
    coffee_name = data.loc[i, '상호명'] + ' - ' + data.loc[i, '도로명주소'] #팝법에 나올 스트링만들기, i, '상호명'= 인덱스의 상호명 가져오기
    popup = folium.Popup(edu_name, max_width=500)
    folium.Marker(location=[data.loc[i,'위도'], data.loc[i, '경도

이렇게 강남구에있는 커피숍의 위치까지 확인할 수 있습니다.