파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터

[무역|3|Plotly] 자전거 수출입과 일상의 데이터 - 공간데이터 시각화 Plotly (2부) 지난 시간에 받아둔 CSV파일을 들여다 보겠습니다.  총 21개의 데이터 항목 중 아래의 항목들이 이번에 처음 해보는 공간시각화의 과정에서 필수로 처리되어야 할 항목들로 보입니다.  (1) 자전거대여소명  (2) 자전거대여소구분 - 유인으로 운영되는지, 무인으로 운영되는지 또는 병행되는지가 표시됩니다. (3) 소재지도로명주소 (4) 소재지지번주소 (5) 위도 (6) 경도 (7) 운영시작시각 (8) 운영종료시각 (9) 휴무일 (10) 요금구분 (11) 자전거이용요금   plotly 엿보기  우선 간단한 형태로 코딩을 실행해 보겠습니다.  import pandas as pdimport plotly.express..

[무역|3|Plotly] 자전거 수출입과 일상의 데이터 - 공간데이터 시각화 Plotly (1부)  이번에는 matplotlib이 아닌 Plotly를 사용한 시각화를 해보겠습니다.   Plotly 엿보기에 앞서.  먼저 Plotly의 Graphing Libraries 페이지 링크를 걸어 놓겠습니다. 링크 : Plotly Python Open Source Graphing Library    Plotly도 matplotlib과 같은 시각화 도구의 일종입니다.   다른 포스팅들을 통해서 matplotlib 뿐만 아니라, 이번과 같이 plotly, seaborn과 같은 여타 시각화 도구도 함께 다뤄 보고자 합니다.  표현하고자 하는 plot의 형태가 각 시각화 도구마다 특징을 조금씩 달리 하고 있는 점이 있기 ..

[무역|3|Phase3] 자전거 수출입과 일상의 데이터 - matplotlib   지난 포스팅을 통해 자전거의 2017.1~ 2020.5까지의 월별 수출입실적에 대한 관세청 자료의 Data mining, refining & python coding까지 진행해 보았습니다. 이번 시간에는 matplotlib에 의한 시각화 결과물을 함께 보시도록 하겠습니다.   시각화된 최종결과물은 아래 네이버블로그를 통해서 카테고리별로 게재되고 있습니다. 해당 결과물에 대한 개인적 해석의견과 추가적인 수출입 업무 정보를 아래 블로그를 통해 제공해 드리고 있으니, 함께 많은 참조 부탁 드립니다.  링크 : HS code로 보는 무역 경제 & IT[8712.00] (2) 자전거 수출입실적 동향 편    그럼 하나씩 실행 코드와..

[무역|3|Phase1&2] 자전거 수출입과 일상의 데이터 - 공공데이터포털 데이터수집 (1부)   이번 카테고리에서는 무역 데이터를 제공하는 관세청의 무역통계 페이지를 통해 자전거의 수출입 실적을 살펴 보겠습니다. 관세청 무역 통계 수출입 실적에 관한 통계 및 시각화코드는  '3D 프린터' 주제를 통해 이미 함수화까지 시켰지요.. 해서 코드에서 더이상 만질 부분이 없는 수준으로 정리되었다고 보셔도 되겠습니다. 함수를 돌려서 곧바로 수출입 실적을 시각화 하도록 하겠습니다.  뿐만 아니라, 이번 카테고리는 무역 주제를 다루고있지만 관세청 통계에서 좀 벗어나서, 각 지방 자치 단체에서 제공하는 '자전거 대여소 정보'와 같은 데이터를 가지고 '지도 시각화'를 해볼까 합니다. 필자도 공간정보에 대한 시각화는 다..