출처: https://astrocosmos.tistory.com/202 [ASTROCOSMOS:티스토리] '분류 전체보기' 카테고리의 글 목록 (4 Page) :: 하나둘셋넷
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[통계 기초의 모든것 올인원] 메타코드 강의 후기 - 연속확률분포

https://mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=94

 

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표본분포

표본분포는 통계량의 확률분포이다.

통계량에는 평균, 표준편차, 분산, 중위값 등이 있다.

평균의 확률분포와 같은 개념을 의미한다.

전수 조사가 어려울 경우, 샘플링을 한다. 이때, 샘플링 과정을 여러 번( ex 1,000번 )한다.

이러한 과정을 진행하면 샘플링한 값들의 평균에 대한 확률분포를 구할 수 있다.

 

중심극한정리

임의의 모집단 => 내가 그 집단이 어떠한 성질을 가지고 있는지 모른다.

만약 샘플 사이즈 n이 충분히 크다면 근사적으로 정규분포를 따르는 것을 말한다.

어떠한 집단이 정규분포인지 정하는 것이 매우 중요하다.

따라서, 이 중심극한정리를 통하여 집단의 특성을 정하는 것은 매우 유용하게 된다.

 

카이제곱 분포

카이제곱 분포, t 분포는 표본분포에서 나온 개념이다.

통계량에 대한 분포를 의미한다.

카이제곱은 이 통계량 중에서 표본분산에 대한 분포를 말한다.

확률변수가 각각 표준정규분포를 따르고 독립일 때, 이들의 제곱합이 자유도 k인 카이제곱 분포를 따른다.

자유도 k만 알면 카이제곱 분포의 모양을 결정할 수 있게 된다.

카이제곱 분포는 원래 치우친 모양을 나타낸다.

 

카이제곱 분포 특징 정리

단봉분포는 하나의 봉우리만 가진다는 것을 의미한다.

오른쪽에 긴 꼬리를 가지는 Positive Skew 형태를 나타낸다. 즉, 양의 이상치 값을 갖는다.

정규분포를 따르는 각각의 확률변수 Z의 갯수만큼 자유도를 가진다.

이때, 이 자유도가 커질수록 정규분포에 가까워지게 된다.

표본분산만 가지고 있을 때 모분산을 추정하고 싶은 경우에 활용한다.

 

연속확률분포 예제 1

확률변수에 대하여 상수가 붙어있다면 제곱이 붙어서 나오게 되므로 이 경우에는 분모에 n^2이 생기게 된다.

확률표본이므로 X1부터 Xn까지 각각 독립이 된다.

따라서, 각각이 Var이 붙어서 연결된다.

동일한 모집단에서 나왔으므로 각각 시그마 제곱이므로 nσ^2이 되고 최종적으로 계산하면 σ^2/n이 된다.

 

연속확률분포 예제 2

이전 문제까지는 확률에 대해서 계산을 하다가 이번 문제는 학생 숫자에 대해서 물어보고 있다.

x가 60점에서 80점 사이에 있을 확률을 구한다.

(60-70) / 70 = -1이 되고, (80-70) / 70 = 1이다.

파란색 부분이 0.159에 해당하는 정규분포이므로 양쪽이 Bell 모양에 해당한다.

따라서 0.159 X 2 = 0.318이 된다.

100 * ( 1 - 0.318 )을 계산하면 정답에 해당한다.

 

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[통계 기초의 모든것 올인원] 메타코드 강의 후기 - 이산확률분포

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이산확률 분포 : 이항분포, 베르누이 시행

베르누이 시행은 성공아니면 실패로 판변이 되는 것을 말한다.

동전 던지기를 한 번 하면 베르누이 시행, 여러 번 반복하면 이항분포에 해당한다.

사상이 두 개만 있으므로 1-pp만 있게 된다.

확률변수 X의 평균(기댓값)은 p, 확률변수 X의 분산은 p(1-p)이다.

 

이항확률분포

베르누이 시행을 반복하여 특정한 횟수의 성공/실패가 나타날 확률이 이항확률분포에 해당한다.

어떤 사건이 a 아니면 b에만 해당한다면 이 분포에 해당한다.

x에는 성공 횟수, n에는 시행 횟수를 대입한다.

앞에 n이 곱해져 있는 것을 제외하면 베르누이 시행과 식이 유사한 모습을 볼 수 있다.

 

이산확률분포 예제 풀이 1번

앞에서 배운 베르누이 시행에 대한 개념이다.

앞에서 확률과 확률변수에 대해 공부할 때, E(x^2 )- μ^2 형태로 정의한 공식이 있다.

x의 제곱을 했을 때 0이면 0, 1이면 1로 나온다.

즉 차이가 없으므로 E(x^2)은 p에 해당한다.

따라서 X의 분산이 p(1-p) 임을 확인할 수 있다.

 

이산확률분포 예제 풀이 2번

4 이상의 눈이 나올 확률은 p이다.

주사위를 5번 던지므로 n = 5에 해당한다.

눈이 두 번 나오는 경우가 궁금하므로 n = 2에 해당한다.

p의 경우 4 이상인 경우는 4, 5, 6이므로 확률은 1/2에 해당한다.

 

이산확률분포 예제 풀이 3번

동전을 5번 던지므로 n = 5 이다.앞면과 뒷면이므로 p = 1/2 이다.

기댓값에 대한 공식은 np이다.

분산에 대한 공식은 np(1-p)이다.

기본 공식을 적용하면 정답을 구할 수 있는 문제이다.

 

이산확률 예제 풀이 4번

3회 청구될 확률이므로 우선 x=3에 해당한다.

한 해에, 어떤 한 해에 조건이 붙어 있어 단위 시간을 나타낸다. 따라서 이 문제는 포아송 분포에 해당한다.

포아송 분포에서는 람다를 구해야 한다.

1000명의 보험자 X (1/2000) = 0.5회 청구된다. 따라서 람다는 0.5에 해당한다.

공식에서 x와 람다를 대입하면 정답을 구할 수 있다.

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[통계 기초의 모든것 올인원] 메타코드 강의 후기 - "2강 확률과 확률변수"

 

 

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조건부 확률

모집단의 20%가 A이므로, P(A) = 0.2로 설정하고, 이에 따라 나머지 집단인 B에 대해서는 P(B)로 설정하였습니다.

A 고객에 대하여 사고가 날 확률을 정의하면 P(C|A) = 0.3으로 계산할 수 있습니다.

B 고객에 대하여 사고가 날 확률을 정의하면 P(C|B) = 0.1로 계산할 수 있습니다.

조건부 확률에 대한 식을 생각하면, P(C∩B) / P(B) 이므로 P(C∩B) 값을 구할 수 있고 A에 대해서도 같은 과정을 수행할 수 있습니다. 따라서 구한 값들을 더한다면 새 고객에 대한 사고 확률을 계산할 수 있습니다.

 

베이즈 정리

사전 확률을 사후 확률로 전환할 수 있다는 것이 베이즈 정리에서의 가장 중요한 점입니다.

데이터가 추가됨에 따라 확률을 업데이트 할 수 있습니다.

예시로서, 성적이 얼마나 오를지에 대해 예측하는 것을 들어주셨습니다.

대상에 대하여, "책을 몇 개 샀다", "이번 모의고사에서 몇 점 맞았다"의 정보가 추가됨에 따라 사후 확률을 추정할 수 있게됩니다.

 

확률변수

확률 변수는 이름은 변수로 되어있지만, 함수를 의미합니다.

사건의 실수값을 맵핑하는 개념으로 생각하면 된다고 설명을 해주셨습니다.

확률분포는 확률변수를 설명해주는 개념입니다.

밑의 예시를 통하여 보다 확률 변수를 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 것입니다.

 

이산확률변수, 연속확률변수

이산확률의 경우 정의된 확률의 값을 셀 수 있습니다.

따라서 확률질량 함수의 경우 특정 값에 대해 각 확률이 대응됩니다.

연속확률 변수의 경우 이산확률변수와는 다르게, 특정 값으로 정해지지 않는다는 특성을 갖습니다.

연속형이므로, 취할 수 있는 값이 무한대에 해당한다는 특징이 있습니다.

 

기대값 - 이산확률변수, 연속확률변수

이산확률 변수의 경우, 각 변수에 대하여 일어날 확률을 곱하는 과정을 수행합니다.

이후에 해당 값들을 모두 더해주면 이산확률변수에서의 기대값인 E(X) 값을 계산할 수 있습니다.

연속확률 변수의 경우, 위에서와 마찬가지로 변수에 확률을 곱하는 과정을 수행합니다.

연속형 값이므로 더해주는 것이 아닌 적분을 수행한다는 것이 위의 과정과 차이가 있습니다.

 

기대값에 대한 공식

위 식들은 기대값에 대하여 외워두면 좋은 공식들입니다.

가장 위의 E(a)의 경우 상수 a에 대한 기대값은 상수 a라는 것을 의미합니다.

E(X + b)의 경우, 우리나라 선수들의 평균 키보다 A 국가대표팀들의 평균 키가 3cm 큰 상황을 예시로 들어주셨습니다.

이 경우 A 국가대표팀에 대하여 평균을 구하는 것이 아닌 우리나라 선수들의 평균 키에서 3cm를 더하면 됩니다.

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ERD 관련 사이트 & 개념 정리

ERD 관련 사이트

ERD Cloud

 

ERDCloud

Draw ERD with your team members. All states are shared in real time. And it's FREE. Database modeling tool.

www.erdcloud.com

Cacoo

 

🔎 cacoo: Google 검색

 

www.google.co.kr

 

식별 관계

부모 테이블의 기본키 또는 유니크 키를 자식 테이블이 자신의 기본키로 사용하는 관계

부모 테이블의 키가 자신의 기본키에 포함되기 때문에 반드시 부모 테이블에 데이터가 존재해야 자식 테이블에 데이터 입력 가능

식별 관계는 ERD 상에서 실선으로 표시

 

비식별 관계

부모 테이블의 기본키 또는 유니크 키를 자신의 기본키로 사용하지 않고, 외래키로 사용

자식 데이터는 부모 데이터가 없어도 독립적으로 생성 가능

ERD 상에서 점선으로 표시

 

N:M 관계

문제점

1. 데이터 중복

2. 고객이 구매한 상품 내용을 볼 때, 테이블 참조 모호

3. 정규화 필요

4. 테이블(엔터티)의 독립성과 필드의 종속성 파악 필요

 

해결

중간 매핑 테이블을 둔다.

 

엔터티 종류

핵심 엔터티(Key Entity)

 

중요 엔터티(Main Entity)

 

행위 엔터티(Action Entity)

 

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[통계 기초의 모든것 올인원] 메타코드 강의 후기 - "1강 통계량"

 

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평균의 종류

산술 평균이란 모든 자료의 값을 더한 뒤에, 자료의 수로 나누어 준 값을 의미하며 평상 시에 자주 다루는 평균의 개념에 해당합니다.

산술 평균은 극단값에 영향을 받는다는 특징이 있고 이 부분은 데이터를 분석함에 있어 주의해야 할 부분입니다.

가중평균은 자료의 중요성이 다를 경우, 중요도에 따라 가중치를 부여한 평균을 의미합니다.

가중평균의 경우 분모를 보면, 자료의 갯수가 아닌 가중치의 합인 것을 볼 수 있으며 이 부분이 산술평균과 차이가 있습니다.

 

기하평균의 개념

기하평균의 경우, 비율에 대한 값을 다룰 때 사용하는 평균의 개념을 말합니다.

수업 때, 예시로서 내가 주식에서 100%의 수익을 달성하고 다음 날에 -100%의 손해를 발생했을 때, 이 비율에 대하여 산술평균으로 접근하면 오류가 생긴다는 상황을 들어주셨습니다.

이 예시를 통해, 보다 쉽게 이 개념을 받아들일 수 있었습니다.

위에서의 평균 개념들과 다르게 곱하고 제곱근을 한다는 특징이 있습니다.

 

분산, 표본분산

분산의 경우 편차 제곱의 합을 자료의 수로 나눈 값을 의미합니다.

여기에서 편차란 평균과 자료값의 차이를 의미합니다.

강의자료에서는 분모에 (n-1)이 적혀있는데 이는 표본분산인 경우를 의미합니다.

모분산의 경우는 n으로 나누며 시그마로 표시하고, 표본분산의 경우 (n-1)로 나누며 s로 표기합니다.

 

 

표준 편차에 식의 두 가지 형태

표준 편차 계산을 위한 수식을 2가지 배웠습니다.

저 두 수식이 왜 같은지에 대해 증명을 하는 과정을 보며, 이해도를 높일 수 있었습니다.

예제를 풀며 왜 두 가지 수식을 알고 있어야 하는지 느낄 수 있었습니다.

다양한 상황에서 데이터를 분석함에 있어서는 같은 개념에 대해서도 여러 가지 형태의 수식을 배워두면 유용할 것임을 배웠습니다.

 

왜도, 첨도

왜도의 경우 분포의 비대칭도가 어느정도 되는지 나타내는 수치로 영어로는 Skewness라고 합니다.

오른쪽으로 긴 꼬리가 있는 경우를 Positive Skew라고 합니다.

이 때는 양의 값으로 이상치가 있는 경우를 의미하기 때문에 평균이 이에 영향을 받아 중앙값보다 우측으로 위치하는 특징을 보입니다.

반대로 음의 값으로 이상치가 있는 경우는 Negative Skew라고 하며 Positive Skew와는 반대의 상황을 보입니다.

 

상관성 분석

상관성에 대한 개념과 공분산, 상관계수에 대한 개념을 배웠습니다.

상관계수는 확률변수 간의 변화가 서로 어느 정도로 관계가 있는 정도를 나타내는 값입니다.

절대값이 1에 가까울수록 상관관계가 강함을 의미하며, +1에 가까운 경우는 양의 상관 관계에 해당하고, -1에 가까울 경우에는 음의 상관관계에 해당합니다.

단, 특정 구간을 기준으로 양의 선형관계와 음의 선형관계가 달라지는 자료라면 상관계수 값으로는 0에 가깝게 나오겠지만 제대로 된 분석을 하지는 않을 것이므로 이 수치만을 보고 판단해서는 안된다고 배웠습니다.

 

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[웹 크롤링] 메타코드 강의 후기 - "4강 관광 상품 리뷰 크롤링 및 분석 프로젝트(2)"

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리뷰 데이터 시각화 - 날짜 데이터

 

날짜별 리뷰 수를 시각화하는 과정을 진행할 것입니다.

날짜형으로 변환하는 과정이 필요하기 때문에 matplotlib.dates를 "mdates"라는 이름으로 import합니다.

형식을 변형해야 하는 컬럼은 "date" 컬럼입니다.

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 코드로 데이터 형식을 변경합니다.

현재 mdates는 사용하지 않았습니다.

 

"연도 - 월" 형태로 변형

 

madates.DateFormatter('%Y-%m') 함수를 date_format이라는 변수에 선언합니다.

x축에 해당 형식을 설정하기 위하여 plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())를 지정합니다.

x축의 값들을 보다 잘 보일 수 있도록 하기 위하여 rotation을 설정했습니다.

plt.grid() 설정하여 그래프의 값들을 보다 쉽게 확인할 수 있도록 합니다.

( MonthLocator 오타 )

 

나이대 데이터 가져오기

 

나이대에 따른 값들을 시각화하는 것이 목적입니다.

데이터에서 age 컬럼에 원치 않는 형식의 값들이 들어있는 상황입니다.

따라서, 나이대와 관련한 정보만을 남기는 것이 필요합니다.

str.endswith('대') 함수를 사용하였으며, 끝 부분이 "대" 로 끝나는 값들을 선택하겠다는 것을 의미합니다.

 

그래프 형태 다듬기

 

그래프의 형태를 보기 좋게 다듬는 과정입니다.

먼저, sort_values() 함수를 수행하여 groupby를 통하여 연산된 값들이 정렬될 수 있도록 합니다.

그래프를 그린 결과 y축의 범위 조정이 필요했고, 따라서 plt.ylim(4, None) 함수를 적용했습니다.

x축에는 rotatio 함수를 적용하여 값들을 더 잘 볼 수 있도록 합니다.

 

 

위에서는 값들을 기준으로 정렬이 수행되었습니다.

따라서, 나이대가 뒤섞이는 모습을 확인할 수 있습니다. 값보다는 위의 코드는, 나이대에 따른 정렬을 원할 때 사용하는 코드입니다.

나이대가 index로 설정되어 있기 때문에 .sort_index()를 수행하니 원하는 형태로 값이 출력되었습니다.

그래프를 그리는 목적에 맞게 사용할 수 있도록 합니다.

 

Outro

 

마지막, Outro 영상을 보며 강의를 완강했습니다.

선생님께서, 업무를 수행하다 보면 단순 반복적인 업무를 맞이할 수도 있을 것이며 이때 크롤링에서 배운 지식들이 도움이 될 수 있다고 말씀해주셨습니다.

어려움을 겪게되면, 연락을 주셔도 된다고 말씀해주셔서 큰 힘이 되었습니다.

제 역량을 한 층 끌어올릴 수 있는 만족스러운 강의였습니다.

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[웹 크롤링] 메타코드 강의 후기 - "4강 관광 상품 리뷰 크롤링 및 분석 프로젝트(2)"

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페이지네이션을 위한 페이지 탐색

 

F12 개발자 모드에 진입하여 페이지 넘기기 기능에 대한 클래스를 찾아봅니다.

확인 결과, <div class="paginate">로 적혀있음을 확인할 수 있습니다.

(By.CLASS_NAME, "pagenate")를 작성합니다.

이 요소를 찾기까지 기다리도록 selenium.webdriver.support로부터 expected_conditions를 가져옵니다.

 

마지막 번호에서 넘어가는 기능 구현

 

10 단위로 페이지 버튼의 변경이 일어납니다.

따라서 조건 문제 page_num % 10 != 0 으로 설정을 하였습니다.

10의 배수가 되었을 때는 {page_num+1}에 따라 선택된 버튼이 아닌,

화살표를 클릭할 수 있도록 XPATH를 설정합니다.

마지막 페이지인 경우는 except에 설정했습니다.

 

XPATH를 찾는 과정에서의 오류

 

실제 코드를 실행해보니 오류가 발생하였습니다.

확인 결과 위에서 By.CLASS_NAME으로 'pagenate'을 찾을 때 문제가 생김을 확인할 수 있습니다.

따라서, CLASS 이름이 아닌, XPATH를 통하여 탐색을 하도록 변경해줍니다.

F12 개발자 모드에 진입하여 XPATH를 Copy하고 driver.find_element(By.XPATH, '') 형식에 맞게 넣어줍니다.

 

수집된 데이터에 대한 분석, 시각화 - 라이브러리 불러오기

 

데이터 분석을 위한 기본 라이브러리들을 불러오는 과정입니다.

Pandas, Matplotlib, Seaborn을 우선 불러올 것이며,

한글 폰트를 읽을 수 있도록 설정합니다.

강의는 MAC OS 환경에서 진행되어 family = 'AppleGothic'으로 되어있으며, 윈도우의 경우는 'Malgun Gothic을 입력합니다.

 

데이터 분석 - 카테고리별 리뷰 수 계산

 

카테고리 리뷰 수에 대한 분석을 먼저 진행합니다.

데이터 프레임 중에서 'category' 컬럼을 선택합니다.

value_counts() 함수를 사용하면 각 항목별로 값들이 몇 개씩 들어있는지 확인할 수 있습니다.

가족여행, 아동동반 항목의 숫자가 눈에 띄는 모습을 보입니다.

 

데이터 시각화

 

위에서 생성한 value_counts() 함수의 결과를 시각화합니다.

드래그한 함수들을 통하여 그래프를 꾸밀 수 있습니다.

옵션들을 정리하면, title은 "카테고리별 리뷰 수", xlabel은 "카테고리", ylabel은 "리뷰 수"로 지정했습니다.

x 축의 값들을 보다 보기 편하도록 rotation 값을 주었습니다.

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[웹 크롤링] 메타코드 강의 후기 - "4강 관광 상품 리뷰 크롤링 및 분석 프로젝트(1)"

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하나투어 페이지의 주소는 아래와 같습니다.

https://www.hanatour.com/trp/pkg/CHPC0PKG0200M200?pkgCd=AVP228240501ZEA&prePage=major-products&directSale=PL00113904

 

나트랑/달랏 5일#위장을채워달랏#나트랑반나절자유시간#1일1간식#달랏야시장#랑비엔SUV포함#죽림

여행경보단계 외교부에서 운영하는 여행경보단계는 여행유의 / 여행자제 / 철수권고 / 여행금지 4단계로 구분되며 외교부 '해외안전여행' 사이트(www.0404.go.kr)에서 상세정보를 확인할 수 있습니

www.hanatour.com

 

페이지 Url 변화 확인

"하나투어" 홈페이지에서 베스트탭을 눌러 상품을 찾습니다.

하나의 상품을 선택하고, 아래로 스크롤을 하면 "여행후기" 탭을 확인할 수 있습니다.

여행후기탭을 누를 때와 누르지 않았을 때 url에는 변화가 생기지 않는 모습을 볼 수 있습니다.

이러한 상황에서 selenium을 통한 크롤링이 유용합니다.

 

여행후기 버튼 클릭 구현

 

여행후기 버튼 클릭을 구현하기 위하여 F12를 눌러 개발자 모드를 실행합니다.

개발자 모드에서 마우스 버튼을 클릭한 뒤에, "여행후기" 탭을 눌러 태그를 확인하고 XPath를 복사합니다.

아래의 코드에 복사한 값을 붙여넣습니다.

review_link = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="ulTag"]/li[6]/a')))

 

여기에서 웹페이지가 로드될 때까지 기다리도록 "EC.presence_of_element_located()"를 활용합니다.

 

Box 안의 요소 불러오기, selector 복사

 

후기 안의 요소들을 불러오는 것이 목표입니다.

개발자 모드에서 마우스를 통해 Box의 태그 정보들을 확인하고 "Copy selector"를 수행합니다. 결과는 아래와 같습니다.

"sticky06 > div > div.rating_list > ul > li:nth-child(1)" 

현재 클래스는 "list_review_v2" 입니다.

따라서 'ul.list_review_v2 > li' 를 통하여 클래스가 list_review_v2인 ul 태그들의 자식들인 li들을 찾습니다.

코드는 아래와 같습니다.

lis = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'ul.list_review_v2 > li')

 

리뷰에 대한 정보 추출

 

리뷰의 정보들을 하나씩 추출하는 것이 목적입니다.

리뷰의 정보들dms 'rating_info' 클래스 안에 span 태그로 기록되어 있습니다.

따라서 find_elements(By.TAG_NAME, 'span')을 통하여 각 요소들에 접근합니다.

딕셔너리에 적절한 키 이름을 정의하고 spans[1].text 문법 구조를 통해 해당 값를 넣습니다.

 

리뷰 정보, 리뷰 카테고리 정보 추출

 

리뷰 정보와 리뷰 카테고리를 추출하는 것이 목적입니다.

여기에서는 if 문법을 사용하여 정보가 있으면 해당 정보를 담고, 정보가 없다면 빈 칸으로 하였습니다.

클래스 이름은 F12 개발자 모드에서 확인한 결과 각각 'review_count.con', 'review_cate'입니다.

각각 'review', 'review' 를 키 값으로 하여 .text를 통해 value로 딕셔너리에 추가합니다.

 

추출된 정보를 데이터프레임 형태로 변환

 

for문의 마지막에 reviews.append(review_info)를 작성하여 만들어진 딕셔너리를 위에서 만든 reviews 리스트에 담습니다.

리스트 안에는 딕셔너리 형태의 정보가 담겨있으며, 리스트의 키 값에는 'rating', 'user', 'category', 'date', 'age', 'review', 'review_cate'가 있습니다.

데이터프레임으로 만들기 위하여 pd.DataFrame(reviews)를 사용합니다.

출력을 하면 올바른 결과가 나옴을 확인할 수 있습니다.

 

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[웹 크롤링] 메타코드 강의 후기 - "3강 예매 가능한 기차표 찾기 프로젝트"

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코레일 예약 페이지 주소는 아래와 같습니다.

https://www.letskorail.com/ebizprd/EbizPrdTicketPr21111_i1.do

 

레츠코레일 LetsKorail

한국철도공사, 레츠코레일, 승차권 예매, 기차여행상품, 운행정보 안내

www.letskorail.com

 

url을 복사합니다.

 

미래 시점의 데이터를 사용할 것이며, 2 페이지 정도 넘어간 다음에 url을 복사합니다.

url = 'https://www.letskorail.com/ebizprd/EbizPrdTicketPr21111_i1.do?&txtGoAbrdDt=20240417&txtGoHour=093200&selGoYear=2024&selGoMonth=04&selGoDay=17&selGoHour=00&txtGoPage=2&txtGoStartCode=0001&txtGoStart=%EC%84%9C%EC%9A%B8&txtGoEndCode=0020&txtGoEnd=%EB%B6%80%EC%82%B0&selGoTrain=05&selGoRoom=&selGoRoom1=&txtGoTrnNo=&useSeatFlg=&useServiceFlg=&selGoSeat=&selGoService=&txtPnrNo=&hidRsvChgNo=&hidStlFlg=&radJobId=1&SeandYo=&hidRsvTpCd=03&selGoSeat1=015&selGoSeat2=&txtPsgCnt1=1&txtPsgCnt2=0&txtMenuId=11&txtPsgFlg_1=1&txtPsgFlg_2=0&txtPsgFlg_3=0&txtPsgFlg_4=0&txtPsgFlg_5=0&txtPsgFlg_8=&chkCpn=N&txtSeatAttCd_4=015&txtSeatAttCd_3=000&txtSeatAttCd_2=000&txtGoStartCode2=&txtGoEndCode2=&hidDiscount=&hidEasyTalk=&adjcCheckYn=N'

 

아래 코드를 실행함으로써, 본격적인 데이터를 탐색하기 전에 필수 라이브러리들인

BeautifulSoup, selenium, ChromeDriverManager, WebdriverWait 라이브러리 등을 불러옵니다.

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

 

 

아래 코드를 통하여, Selenium 웹 드라이버를 실행하는 과정을 수행합니다.

# Selenium 웹 드라이버 실행
driver = webdriver.Chrome(service = service)
driver.get(url)
wait = WebDriverWait(driver, 10)

 

테이블 정보를 담는 데이터프레임을 생성합니다.

리스트 구조를 활용하여 for문을 돌면서 각 tr의 td 데이터를 담는 데이터프레임을 생성합니다.

컬럼 이름들은 다음과 같습니다.

columns = [
    '구분', '열차번호', '출발시각', '도착시각', '특실/우등실', '일반실', '유아',
    '자유석/입석', '인터넷특가(멤버십혜택)', '예약대기', '정차역(경유)', '차량유형/편성정보', '운임요금', '소요시간']

 

아래와 같이 tr 안의 td에 들어있는 값들을 하나씩 리스트에 추가하는 코드를 작성합니다.

# 데이터를 저장할 빈 리스트 생성
data_rows = []

# table_contents의 각 tr 태그(행)에 대해 반복하면서 ,td 데이터를 컬럼에 담는다.
for tr in table_contents.find_all('tr'):
    # 각 열에 해당하는 데이터 추출
    data = []
    for td in tr.find_all('td'):
        text = td.get_text(strip=True)
        # 열에 데이터를 추가
        data.append(text)
    # 데이터를 행으로 추가
    data_rows.append(data)

 

마지막 코드를 통하여 데이터프레임 구조로 저장합니다.

df = pd.DataFrame(data_rows, columns = columns)
df

 

현재 이미지 태그의 값들은 데이터 프레임에 담기지 않은 모습을 보인다.

 

위에서와 마찬가지로 for문 구조를 작성하는데, 이번에는 td.find('img') 코드를 추가하여,

위에서 만든 데이터프레임에 빈 칸이 생기는 경우가 없도록 할 것입니다.

# table_contents의 각 tr 태그(행)에 대해 반복하면서, td 데이터를 컬럼에 담아준다.
for tr in table_contents.find_all('tr'):
    # 각 열에 해당하는 데이터 추출
    data = []
    for td in tr.find_all('td'):
        # td 안에 있는 im 태그가 있는지 확인, alt 속성 추출
        img_tag = td.find('img')
        # img_tag가 존재하면
        if img_tag:
            text = img_tag.get("alt", "")
        else:
            text = td.get_text(strip=True)
            
        # 열에 데이터를 추가
        data.append(text)
    # data, 즉 방금까지 td 태그들이 쌓인 data 리스트에 url도 하나 더 추가
    data.append(url)
    # 데이터를 행으로 추가
    data_rows.append(data)

 

"if img_tag" 조건문을 추가하고 img 태그가 있는 경우에는 "img_tag.get("alt", "")" 과정이 수행되도록 합니다.

그 외의 경우에는 위에서 진행한 대로 "td.get_text(strip=True)" 과정이 진행되도록 합니다.

 

다음 버튼 활용

 

원하는 위치에 대하여 Copy XPath를 진행합니다.

복사된 XPath는 "//*[@id="divResult"]/table[2]/tbody/tr/td/a[2]/img" 형태입니다.

#'다음' 버튼 찾아서 클릭
        try:
            next_button = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="divResult"]/table[2]/tbody/tr/td/a[2]') # copy XPATH
        except:   #이전 버튼이 없어서 위치가 2번째가 아니라 1번째 a태그로 변경된
            next_button = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="divResult"]/table[2]/tbody/tr/td/a[1]') # copy XPATH
        
        next_button.click()
        time.sleep(2)

 

except 문에 적혀있듯이 다음 버튼을 클릭하여 넘어가면 그 이후에는 [2] 부분을 [1]로 변경하여 동작히 수행되도록 만들어 줍니다.

다음 버튼을 클릭하면 이전 버튼이 사라지기 때문에 이러한 XPath 경로의 변화가 생깁니다.

 

중복제거

 

drop_duplicates 함수를 사용하여 데이터프레임 상에서 중복되는 요소를 제거합니다.

subset 안에는 중복을 제거할 열을 선택합니다. 이번 경우에는 "출발시각"이 같은 경우를 중복으로 선택하였습니다.

뒤에서 keep = 'first' 옵션을 활용하여 중복되는 요소 중에서 가장 처음에 나온 행만 남기도록 합니다.

데이터 처리가 완료된 이후에는 df.head(20)을 통해 올바르게 작업이 수행되었는지 확인합니다.

 

예약 가능한 일반실 찾기

 

 

" df[ df['일반실'] == '예약하기' ] " 코드를 수행함으로써 일반실 중에서 예약이 가능한 경우만 출력하도록 합니다.

" reset_index(drop=True) "를 진행하는 이유는 원하는 값들만 가져오면서 인덱스 값들이 0, 1, 2, 4 등으로 변하기 때문입니다.

옵션은 drop=True를 넣어줌으로써 새로운 인덱스 열을 추가하지는 않고, 기존 인덱스 열의 숫자를 0, 1, 2, 3 순서로 바꾸어줍니다.

확인하는 과정은 head() 함수를 사용하여 진행합니다.

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