데이터분석_공모전_서울교육] 서울 학교 데이터 분석

기본 준비

import numpy as np
import pandas as pd
import os

print(os.getcwd())
print(os.listdir(os.getcwd()))
print(os.listdir('./csv'))

 

 

csv 파일들은 편의를 위해 csv 폴더에 따로 모아두기

 

 

자료

 

https://www.data.go.kr/index.do

 

https://www.data.go.kr/data/15080794/fileData.do

 

 

전체출력

import csv
f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

for row in data:
    print(row)

 

카테고리 확인

import csv
f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

for row in data:
    a=0
    print(f"* 첫째 행 구성요소 : {row}")
    print(f"* 행 길이 : {len(row)}")
    for i in row:
        print(f"{a}번째 값 : {i}")
        a+=1
    break

 

 

Pandas를 활용하여 간단하게

import csv
import pandas as pd

f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

df = pd.read_csv('./csv/school in seoul.csv', encoding='cp949', index_col=0)
df

df = pd.read_csv('./csv/school in seoul.csv', encoding='cp949', index_col=0)

cp949 : 한글 표현하기 위함

index_col = 0 : 불필요한 인덱스 제거 역할


index_col = 0 입력

 

 

index_col  생략

 

원하는 정보(초, 중, 고 중에서 선택)만 골라서 출력

 

df.index.str.contains() 함수를 통해 데이터 프레임의 인덱스 문자열에 원하는 문자열이 포함된 행을 찾기

import csv
import pandas as pd

f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

df = pd.read_csv('./csv/school in seoul.csv', encoding='cp949', index_col=0)

name = input('초등학교, 중학교, 고등학교 중에서 선택')

a = df.index.str.contains(name)

df2 = df[a]

df2

 

df.index.str.contains(name)에는 True, False 값이 배열 형태로 저장

 

"초등학교" 입력 결과

 

초, 중, 고 갯수 확인

import csv
import pandas as pd

f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

df = pd.read_csv('./csv/school in seoul.csv', encoding='cp949', index_col=0)

df_cho = df[df.index.str.contains("초등학교")]
df_jung = df[df.index.str.contains("중학교")]
df_go = df[df.index.str.contains("고등학교")]

print(f"전체 학교 수 : {df.shape[0]}")
print(f"초등학교 수 : {df_cho.shape[0]}")
print(f"중학교 수 : {df_jung.shape[0]}")
print(f"고등학교 수 : {df_go.shape[0]}")

 

 

행 개수, 열 개수 확인

import csv
import pandas as pd

f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

df = pd.read_csv('./csv/school in seoul.csv', encoding='cp949', index_col=0)
df

print(f"행 개수 : {df.shape[0]} 열 개수 : {df.shape[1]}")

 

학교 종류 확인(리스트 타입)

import csv
import pandas as pd

f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

df = pd.read_csv('./csv/school in seoul.csv', encoding='cp949', index_col=0)

index_info = list(set(df.index.to_list()))
print(index_info)

 

학교 종류별 갯수 

import csv
import pandas as pd

f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

df = pd.read_csv('./csv/school in seoul.csv', encoding='cp949', index_col=0)

index_info = list(set(df.index.to_list()))

print(f" index_info {index_info}\n\n")

a=[]

for i in index_info:
    # 정확한 일치 개수를 세는 방식으로 변경
    count = (df.index==i).sum()
    print(f"{i}: {count}")
    a.append(count)

print('\n\n',a,'\n\n')

print(sum(a),'\n\n')

 

 

(df.index==i).sum() 코드 이해

 

시각화

import matplotlib.pyplot as plt

print(index_info)

print(a)

plt.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False

plt.bar(index_info,a)
plt.xticks(rotation=90)
plt.tick_params(axis='x', direction='in', length=3, pad=6, labelsize=8, labelcolor='black')
plt.show()

 

 

 

한글 깨짐 방지 코드

plt.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False

 

한 번에 끝내기

import numpy as np
import pandas as pd
import os
import csv
import matplotlib.pyplot as plt


f = open('./csv/school in seoul.csv')
data = csv.reader(f)

df = pd.read_csv('./csv/school in seoul.csv', encoding='cp949', index_col=0)

kind = list(set(df.index.to_list()))
print(f"학교 종류 확인\n {kind}\n")


numbers =[]

for i in kind:
    count = (df.index==i).sum()
    print(f"{i}: {count}")
    numbers.append(count)
#     print(df)
    

print(f"\n갯수 : {numbers}")
print("총 합계 :",sum(numbers),"\n")

plt.rcParams['font.family'] ='Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False

plt.bar(kind,numbers)
plt.xticks(rotation=90)
plt.tick_params(axis='x', direction='in', length=3, pad=6, labelsize=8, labelcolor='black')
plt.show()