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Python_Intermediate/Pandas

Pandas - 어린이집 시설 현황 분석(Excel +그래프)

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1. 공공기관 Data를 사용하여 분석

- DB : http://www.index.go.kr/potal/main/EachDtlPageDetail.do?idx_cd=1583


2. import 모듈

from print_df import print_df
from pandas import ExcelFile
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt


3. Pandas 분석

- 엑셀파일 읽기

xls_file = ExcelFile('children.xlsx')


- sheet 표시

sheet_names = xls_file.sheet_names

['데이터', '메타정보']





Process finished with exit code 0


- 첫 번째 sheet를 DataFrame 화

xls_file = ExcelFile('children.xlsx')

sheet_names = xls_file.sheet_names

df = xls_file.parse(sheet_names[0])
print_df(df)

+---+--------------+-------+-------+-------+

|   |     종류     |  2015 |  2016 |  2017 |

+---+--------------+-------+-------+-------+

| 0 |   전국(계)   | 42517 | 41084 | 40238 |

| 1 |    국공립    |  2629 |  2859 |  3157 |

| 2 | 사회복지법인 |  1414 |  1402 |  1392 |

| 3 | 법인 단체 등 |  834  |  804  |  771  |

| 4 |     민간     | 14626 | 14316 | 14045 |

| 5 |     가정     | 22074 | 20598 | 19656 |

| 6 |     협동     |  155  |  157  |  164  |

| 7 |     직장     |  785  |  948  |  1053 |

+---+--------------+-------+-------+-------+




Process finished with exit code 0


- 종류에 대한 열을 리스트로 추출

df_list = list(df['종류'])
print_df(df_list)

['전국(계)', '국공립', '사회복지법인', '법인\xa0단체\xa0등', '민간', '가정', '협동', '직장']




Process finished with exit code 0


- 인덱스 딕셔너리 구조 생성

index_dict = {}
for i, v in enumerate(df_list):
index_dict[i] = v

print_df(index_dict)

{0: '전국(계)', 1: '국공립', 2: '사회복지법인', 3: '법인\xa0단체\xa0등', 4: '민간', 5: '가정', 6: '협동', 7: '직장'}




Process finished with exit code 0


- 인덱스 이름 변경 및 필요없는 열 / 행 삭제
df.drop('종류', axis=1, inplace=True)
df.rename(index=index_dict, inplace=True)
df.drop(['전국(계)'], inplace=True)

print_df(df)

+--------------+-------+-------+-------+

|              |  2015 |  2016 |  2017 |

+--------------+-------+-------+-------+

|    국공립    |  2629 |  2859 |  3157 |

| 사회복지법인 |  1414 |  1402 |  1392 |

| 법인 단체 등 |  834  |  804  |  771  |

|     민간     | 14626 | 14316 | 14045 |

|     가정     | 22074 | 20598 | 19656 |

|     협동     |  155  |  157  |  164  |

|     직장     |  785  |  948  |  1053 |

+--------------+-------+-------+-------+




Process finished with exit code 0


- 요약 정보 파일 DataFream 생성

des = df.describe()


- 현재 시각 기준 엑셀파일 이름 생성

now_time = dt.datetime.now().strftime('%y%m%d_%H%M%S')


- 요약 정보 Excel 파일 생성화

filename = "children_house_describe_" + now_time + ".xlsx"
des.to_excel(filename, encoding='utf-8', sheet_name='요약정보', na_rep='NaN',
index=True, index_label='항목', header=['2015년','2016년','2017년'])
항목 2015년 2016년 2017년
count 7 7 7
mean 6073.857 5869.143 5748.286
std 8690.857 8162.994 7809.773
min 155 157 164
25% 809.5 876 912
50% 1414 1402 1392
75% 8627.5 8587.5 8601
max 22074 20598 19656

children_house_describe_190515_140443.xlsx

-  새로 막대 그래프 생성

plt.rcParams["font.family"] = 'NanumGothic'
plt.rcParams["font.size"] = 10
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14, 10)

plt.figure()
df.plot.bar()
plt.grid()
plt.title("2054~2018년 전국 어린이집")
plt.legend()
plt.ylabel("어린이집 수")
plt.savefig('children_house_describe_.png', dpi=200)
plt.close()


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