Pandas - 영화 진흥원 API 상영 순위 분석

1. Site

http://www.kobis.or.kr/kobisopenapi/homepg/main/main.do

2. API 발급

3. Code

import datetime as dt
import requests
import json
import pandas
from pandas import DataFrame
from matplotlib import pyplot
from print_df import print_df

kobis_api_key = "API"

kobis_api_url = "http://www.kobis.or.kr/kobisopenapi/webservice/rest/boxoffice/searchDailyBoxOfficeList.json?key=%s&targetDt=%s"

today = dt.datetime.now()
delta = dt.timedelta(days=-1)
yesterday = today + delta
yesterday_str = yesterday.strftime("%Y%m%d")

api_url = kobis_api_url % (kobis_api_key, yesterday_str)
print_df(api_url)

r = requests.get(api_url)

if r.status_code != 200:
    print("[%d Error] %s" % (r.status_code, r.reason))
    quit()

r.encoding = "utf-8"
result = json.loads(r.text)

df = DataFrame(result['boxOfficeResult']['dailyBoxOfficeList'])

df = df.filter(items=['movieNm', 'audiCnt'])

movie_list = list(df['movieNm'])
index_dict = {}

for i, v in enumerate(movie_list):
    index_dict[i] = v

df.rename(index=index_dict, columns={'audiCnt': '관람객수'}, inplace=True)

df.drop('movieNm', axis=1, inplace=True)

df['관람객수'] = df['관람객수'].apply(pandas.to_numeric)

df.sort_values('관람객수', inplace=True, ascending=True)

df = df.dropna()
empty_sum = df.isnull().sum()

pyplot.rcParams["font.family"] = 'NanumGothic'
pyplot.rcParams["font.size"] = 14
pyplot.rcParams["figure.figsize"] = (16, 8)

df.plot.barh()
pyplot.grid()
pyplot.title("%s 박스오피스 순위" % yesterday_str)
pyplot.legend()
pyplot.savefig('boxoffice_daily.png', dpi=200)
pyplot.show()
pyplot.close()

4. Code 풀이

- Import Module

import datetime as dt
import requests
import json
import pandas
from pandas import DataFrame
from matplotlib import pyplot
from print_df import print_df

- 영화 진흥원 API

kobis_api_key = "API"

- request 주소

kobis_api_url = "http://www.kobis.or.kr/kobisopenapi/webservice/rest/boxoffice/searchDailyBoxOfficeList.json?key=%s&targetDt=%s"

- 인터페이스 / 응답구조 확인

요청 인터페이스

요청 변수	값	설명
key	문자열(필수)	발급받은키 값을 입력합니다.
targetDt	문자열(필수)	조회하고자 하는 날짜를 yyyymmdd 형식으로 입력합니다.
itemPerPage	문자열	결과 ROW 의 개수를 지정합니다.(default : “10”, 최대 : “10“)
multiMovieYn	문자열	다양성 영화/상업영화를 구분지어 조회할 수 있습니다. “Y” : 다양성 영화 “N” : 상업영화 (default : 전체)
repNationCd	문자열	한국/외국 영화별로 조회할 수 있습니다. “K: : 한국영화 “F” : 외국영화 (default : 전체)
wideAreaCd	문자열	상영지역별로 조회할 수 있으며, 지역코드는 공통코드 조회 서비스에서 “0105000000” 로서 조회된 지역코드입니다. (default : 전체)

응답 구조

응답 필드	값	설명
boxofficeType	문자열	박스오피스 종류를 출력합니다.
showRange	문자열	박스오피스 조회 일자를 출력합니다.
rnum	문자열	순번을 출력합니다.
rank	문자열	해당일자의 박스오피스 순위를 출력합니다.
rankInten	문자열	전일대비 순위의 증감분을 출력합니다.
rankOldAndNew	문자열	랭킹에 신규진입여부를 출력합니다. “OLD” : 기존 , “NEW” : 신규
movieCd	문자열	영화의 대표코드를 출력합니다.
movieNm	문자열	영화명(국문)을 출력합니다.
openDt	문자열	영화의 개봉일을 출력합니다.
salesAmt	문자열	해당일의 매출액을 출력합니다.
salesShare	문자열	해당일자 상영작의 매출총액 대비 해당 영화의 매출비율을 출력합니다.
salesInten	문자열	전일 대비 매출액 증감분을 출력합니다.
salesChange	문자열	전일 대비 매출액 증감 비율을 출력합니다.
salesAcc	문자열	누적매출액을 출력합니다.
audiCnt	문자열	해당일의 관객수를 출력합니다.
audiInten	문자열	전일 대비 관객수 증감분을 출력합니다.
audiChange	문자열	전일 대비 관객수 증감 비율을 출력합니다.
audiAcc	문자열	누적관객수를 출력합니다.
scrnCnt	문자열	해당일자에 상영한 스크린수를 출력합니다.
showCnt	문자열	해당일자에 상영된 횟수를 출력합니다.

- 연동 사전 작업 - 하루 전 날짜값 생성

today = dt.datetime.now()
delta = dt.timedelta(days=-1)
yesterday = today + delta
yesterday_str = yesterday.strftime("%Y%m%d")

- API와 날짜로 접속할 URL 생성

api_url = kobis_api_url % (kobis_api_key, yesterday_str)
print_df(api_url)

- URL에 접속해 결과 생성

r = requests.get(api_url)

- 가져온 데이터를 딕셔너리 형태로 변환

r.encoding = "utf-8"
result = json.loads(r.text)

{'boxOfficeResult': {'boxofficeType': '일별 박스오피스', 'showRange': '20190601~20190601', 'dailyBoxOfficeList': [{'rnum': '1', 'rank': '1', 'rankInten': '0', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20183782', 'movieNm': '기생충', 'openDt': '2019-05-30', 'salesAmt': '9907985973', 'salesShare': '68.8', 'salesInten': '4014544998', 'salesChange': '68.1', 'salesAcc': '20479182448', 'audiCnt': '1126561', 'audiInten': '458769', 'audiChange': '68.7', 'audiAcc': '2372310', 'scrnCnt': '1926', 'showCnt': '9902'}, {'rnum': '2', 'rank': '2', 'rankInten': '0', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20183867', 'movieNm': '알라딘', 'openDt': '2019-05-23', 'salesAmt': '2610974127', 'salesShare': '18.1', 'salesInten': '1526830402', 'salesChange': '140.8', 'salesAcc': '15416106172', 'audiCnt': '306058', 'audiInten': '182790', 'audiChange': '148.3', 'audiAcc': '1842303', 'scrnCnt': '965', 'showCnt': '3451'}, {'rnum': '3', 'rank': '3', 'rankInten': '1', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20184865', 'movieNm': '고질라: 킹 오브 몬스터', 'openDt': '2019-05-29', 'salesAmt': '738268373', 'salesShare': '5.1', 'salesInten': '377834088', 'salesChange': '104.8', 'salesAcc': '1994088788', 'audiCnt': '78282', 'audiInten': '40563', 'audiChange': '107.5', 'audiAcc': '236118', 'scrnCnt': '610', 'showCnt': '1615'}, {'rnum': '4', 'rank': '4', 'rankInten': '-1', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20188941', 'movieNm': '악인전', 'openDt': '2019-05-15', 'salesAmt': '567294200', 'salesShare': '3.9', 'salesInten': '158201730', 'salesChange': '38.7', 'salesAcc': '27995218090', 'audiCnt': '62886', 'audiInten': '16299', 'audiChange': '35', 'audiAcc': '3230927', 'scrnCnt': '569', 'showCnt': '1628'}, {'rnum': '5', 'rank': '5', 'rankInten': '0', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20188144', 'movieNm': '0.0MHz', 'openDt': '2019-05-29', 'salesAmt': '220796140', 'salesShare': '1.5', 'salesInten': '87998700', 'salesChange': '66.3', 'salesAcc': '658800680', 'audiCnt': '25945', 'audiInten': '11024', 'audiChange': '73.9', 'audiAcc': '85289', 'scrnCnt': '409', 'showCnt': '673'}, {'rnum': '6', 'rank': '6', 'rankInten': '0', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20184889', 'movieNm': '어벤져스: 엔드게임', 'openDt': '2019-04-24', 'salesAmt': '114133860', 'salesShare': '0.8', 'salesInten': '41070580', 'salesChange': '56.2', 'salesAcc': '121245236720', 'audiCnt': '13071', 'audiInten': '4875', 'audiChange': '59.5', 'audiAcc': '13832015', 'scrnCnt': '158', 'showCnt': '207'}, {'rnum': '7', 'rank': '7', 'rankInten': '12', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20192001', 'movieNm': '피터팬: 후크 선장과 결투의 날', 'openDt': '2019-05-30', 'salesAmt': '33691000', 'salesShare': '0.2', 'salesInten': '30547000', 'salesChange': '971.6', 'salesAcc': '39119000', 'audiCnt': '4394', 'audiInten': '4002', 'audiChange': '1020.9', 'audiAcc': '5094', 'scrnCnt': '129', 'showCnt': '157'}, {'rnum': '8', 'rank': '8', 'rankInten': '-1', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20184082', 'movieNm': '걸캅스', 'openDt': '2019-05-09', 'salesAmt': '36020220', 'salesShare': '0.3', 'salesInten': '4075210', 'salesChange': '12.8', 'salesAcc': '13711831634', 'audiCnt': '4258', 'audiInten': '413', 'audiChange': '10.7', 'audiAcc': '1614861', 'scrnCnt': '164', 'showCnt': '215'}, {'rnum': '9', 'rank': '9', 'rankInten': '0', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20199448', 'movieNm': '어린 의뢰인', 'openDt': '2019-05-22', 'salesAmt': '22468160', 'salesShare': '0.2', 'salesInten': '9399450', 'salesChange': '71.9', 'salesAcc': '1583056500', 'audiCnt': '2725', 'audiInten': '1055', 'audiChange': '63.2', 'audiAcc': '191510', 'scrnCnt': '144', 'showCnt': '189'}, {'rnum': '10', 'rank': '10', 'rankInten': '-2', 'rankOldAndNew': 'OLD', 'movieCd': '20198597', 'movieNm': '교회오빠', 'openDt': '2019-05-16', 'salesAmt': '20487930', 'salesShare': '0.1', 'salesInten': '6179030', 'salesChange': '43.2', 'salesAcc': '512607320', 'audiCnt': '2372', 'audiInten': '669', 'audiChange': '39.3', 'audiAcc': '61958', 'scrnCnt': '65', 'showCnt': '86'}]}}

- 영화 목록 배열을 데이터 프레임으로 변환

df = DataFrame(result['boxOfficeResult']['dailyBoxOfficeList'])

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

| 0 | 2372310 | 68.7 | 1126561 | 458769 | 20183782 | 기생충 | 2019-05-30 | 1 | 0 | OLD | 1 | 20479182448 | 9907985973 | 68.1 | 4014544998 | 68.8 | 1926 | 9902 |

| 1 | 1842303 | 148.3 | 306058 | 182790 | 20183867 | 알라딘 | 2019-05-23 | 2 | 0 | OLD | 2 | 15416106172 | 2610974127 | 140.8 | 1526830402 | 18.1 | 965 | 3451 |

| 2 | 236118 | 107.5 | 78282 | 40563 | 20184865 | 고질라: 킹 오브 몬스터 | 2019-05-29 | 3 | 1 | OLD | 3 | 1994088788 | 738268373 | 104.8 | 377834088 | 5.1 | 610 | 1615 |

| 3 | 3230927 | 35 | 62886 | 16299 | 20188941 | 악인전 | 2019-05-15 | 4 | -1 | OLD | 4 | 27995218090 | 567294200 | 38.7 | 158201730 | 3.9 | 569 | 1628 |

| 4 | 85289 | 73.9 | 25945 | 11024 | 20188144 | 0.0MHz | 2019-05-29 | 5 | 0 | OLD | 5 | 658800680 | 220796140 | 66.3 | 87998700 | 1.5 | 409 | 673 |

- 영화 제목 / 관람객 수 필터링 작업

df = df.filter(items=['movieNm', 'audiCnt'])

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

| | movieNm | audiCnt |

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

| 0 | 기생충 | 1126561 |

| 1 | 알라딘 | 306058 |

| 2 | 고질라: 킹 오브 몬스터 | 78282 |

| 3 | 악인전 | 62886 |

| 4 | 0.0MHz | 25945 |

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

- 영화 이름 리스트 작업

movie_list = list(df['movieNm'])
index_dict = {}

for i, v in enumerate(movie_list):
    index_dict[i] = v

- 컬럼이름 변경

df.rename(index=index_dict, columns={'audiCnt': '관람객수'}, inplace=True)

- 필요없는 열 삭제 후 결과 확인

df.drop('movieNm', axis=1, inplace=True)

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

| | 관람객수 |

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

| 기생충 | 1126561 |

| 알라딘 | 306058 |

| 고질라: 킹 오브 몬스터 | 78282 |

| 악인전 | 62886 |

| 0.0MHz | 25945 |

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

- 관람객 수 확인

print(df['관람객수'])

기생충 1126561

알라딘 306058

고질라: 킹 오브 몬스터 78282

악인전 62886

0.0MHz 25945

어벤져스: 엔드게임 13071

피터팬: 후크 선장과 결투의 날 4394

걸캅스 4258

어린 의뢰인 2725

교회오빠 2372

Name: 관람객수, dtype: object

- 관람객수 열의 타입 숫자로 변환 후 재 확인

df['관람객수'] = df['관람객수'].apply(pandas.to_numeric)

기생충 1126561

알라딘 306058

고질라: 킹 오브 몬스터 78282

악인전 62886

0.0MHz 25945

어벤져스: 엔드게임 13071

피터팬: 후크 선장과 결투의 날 4394

걸캅스 4258

어린 의뢰인 2725

교회오빠 2372

Name: 관람객수, dtype: int64

- 관람객수 기준으로 오름차순 정렬

df.sort_values('관람객수', inplace=True, ascending=True)

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

| | 관람객수 |

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

| 교회오빠 | 2372 |

| 어린 의뢰인 | 2725 |

| 걸캅스 | 4258 |

| 피터팬: 후크 선장과 결투의 날 | 4394 |

| 어벤져스: 엔드게임 | 13071 |

| 0.0MHz | 25945 |

| 악인전 | 62886 |

| 고질라: 킹 오브 몬스터 | 78282 |

| 알라딘 | 306058 |

| 기생충 | 1126557 |

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

- 결측치 확인 후 삭제

df = df.dropna()
empty_sum = df.isnull().sum()

관람객수 0

dtype: int64

- 시각화 작업

pyplot.rcParams["font.family"] = 'NanumGothic'
pyplot.rcParams["font.size"] = 14
pyplot.rcParams["figure.figsize"] = (16, 8)

df.plot.barh()
pyplot.grid()
pyplot.title("%s 박스오피스 순위" % yesterday_str)
pyplot.legend()
pyplot.savefig('boxoffice_daily.png', dpi=200)
pyplot.show()
pyplot.close()

저작자표시 비영리 변경금지

'Python_Intermediate > Pandas' 카테고리의 다른 글

Python Pandas 박스오피스 190606 순위 분석 (0)	2019.06.07
Python Pandas 박스오피스 190604 순위 분석 (0)	2019.06.05
Python Pandas 박스오피스 190601 순위 분석 (0)	2019.06.02
Python Pandas 박스오피스 190530 순위 분석 (0)	2019.05.31
190531 10:44> Naver 실시간 검색어 20위 (0)	2019.05.31

오늘 코딩 내일 디버깅

Pandas - 영화 진흥원 API 상영 순위 분석

'Python_Intermediate > Pandas' 카테고리의 다른 글

티스토리툴바

Pandas - 영화 진흥원 API 상영 순위 분석

'Python_Intermediate > Pandas' 카테고리의 다른 글

'Python_Intermediate/Pandas' Related Articles

티스토리툴바