파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터

[부동산|3|Plotly] 부산시 미분양 아파트 현황   지난 2번 주제에서 다룬 경기도 미분양 아파트 현황 데이터에 대해 관심을 가지고 조회하시는 분들이 많으신 것으로 파악되었습니다.  이에 공공데이터포털에서 제공하는 타지역의 미분양아파트 현황에 대해서도 궁금하실 수 있으실 것 같아 이번 카테고리로는 부산시 미분양 아파트 현황 자료를 다루어 보기로 하였습니다.  유익한 정보가 되시길 바라며, 경기도 미분양 아파트 정보와 동일한 form이지만 이번에는 조금 개량하여 만들어 보겠습니다.   부산시 미분양 아파트 현황 Data Mining   공공데이터포털의 활용가치는 Data Mining단계에서 크게 빛을 발합니다.   잘 알려진 Web surfing후 적절한 site를 찾아 Web crawling 기법 ..

QR 코드 customizing - qrcode parameter 알아보기   qrcode customization   이번에는 qrcode 라이브러리가 제공하는 QR code의 customizing을 위한 parameter를 간략히 알아 보겠습니다.  우선 코드를 먼저 보시겠습니다. qr = qrcode.QRCode(version=10, box_size=5, border=1)data = 'https://pdatinmylife.tistory.com/'qr.add_data(data)qr.make(fit=True)img = qr.make_image(fill_color = 'black', back_color='yellow')  1) version   QR 코드의 크기를 조절하게 됩니다. 안내에 따르면, ver..

QR 코드 생성하기   이번 포스팅에서는 QR 코드 생성을 간단하게 처리해 주는 라이브러리인  'qrcode'에 대해 간단하게 알아보겠습니다.  qrcode 기본 사용법   먼저 아주 간략하게 구성한 코드부터 보시겠습니다.  import qrcodeqrc = qrcode.make('https://pdatinmylife.tistory.com/')qrc.save('test.png')  1. import 해야 하는 라이브러리명은 qrcode입니다.  qrcode 라이브러리를 처음 다운로드 받으실 때에, pip install 방식을 사용하신다면 이름은 qrcode[pil]이라고 넣으신 후 다운 받으시면 되시겠습니다. 파이참을 통하신다면 그냥 qrcode만 검색하셔서 qrcode로 명명된 라이브러리를 설치하시면 ..

경기도 미분양 아파트 현황 요근래 블로그를 방문해 주시는 분들의 유입검색어를 살펴보니, 이 주제에 관해서는 코딩보다는 실제 경기도 미분양 아파트 현황이 어떻게 되는지 그 값을 보고 싶어하시는 분들이 방문해 주시는 경우가 많은 것으로 판단이 되었습니다. 하여, 경기도 미분양아파트 현황에 대한 결과물을 첨부하여 공유 드리고자 포스팅을 하나 더 만들었습니다. 포스팅한 코딩을 따라하셔서 직접 만들어 보시면, 실행 때마다 가장 최신의 데이터로 업데이트 되지만 첨부해 드리는 내용은 이 코딩을 진행한 현재 날짜 기준의 데이터로 글이 올라가게 됩니다. 이러한 이유로 포스팅 후 시간이 지나면 out-of-date되는 데이터이기 때문에 참조하여 주시고 경기도 미분양 아파트 현황에 대해 주기적인 확인이 가능한 코딩을 직접 ..

[부동산|2|Plotly] 경기도 미분양 아파트 현황 3D plot go.Scatter3d 3D chart 만들기 go.Scatter3d 이번에는 3D chart를 구현해 보도록 하겠습니다. matplotlib 뿐만 아니라, plotly의 3D plot에서도 interactive하게 그래프를 rotating할 수 있습니다. 코드를 먼저 보시겠습니다.fig.add_trace(go.Scatter3d(x= df2['시군명'], y = df2["총분양가구수"], z = df2['당월미분양가구수'], marker=dict(size=4, colorscale='Viridis',), line=dict(color='darkblue',width=2), name='전체총분양/미분양가구수'),row=2,col=2) 3D pl..

[부동산|2|Plotly] 경기도 미분양 아파트 현황 plotly 누적막대그래프 Plotly 누적막대그래프 barplot barmode='stack' 이번에는 plotly에서 누적막대그래프를 그리는 방법을 소개합니다. matplotlib에서 누적막대그래프를 그리는 방법에 관해서는 아래 링크의 지난 부동산 1번 주제 포스팅에서 다루었던 적이 있습니다. [부동산 | Phase3] 아파트 현황조사(고양시) - matplotlib 기본 (4부) plotly와 비교를 위해 matplotlib의 막대그래프 그리는 방법을 요약해 보면 다음과 같습니다. 1) 두 개의 bar()메소드를 사용해 각 값에 대한 막대그래프를 생성하고 2) 얹어 놓을 bar의 height값을 줌과 동시에, bottom 인자에 바닥에 깔릴 ba..

[부동산|2|Plotly] 경기도 미분양 아파트 현황 go.Table() Plotly 표 만들기 Plotly 표 만들기 go.Table() 지난 포스팅에서 몇차례 언급드렸던 go는 graph_objects의 약어입니다. Plotly의 모듈로서 'go'로 약칭해 import하는 것이 통상입니다.import plotly.graph_objects as go 이 go 모듈 안에 Table() 메소드를 활용해서 시각화도구로서 그래프만 그리는 것이 아닌 표도 그려 넣을 수 있도록 해보겠습니다. 특히, 이 표는 html로 구현되면서 interactive한 반응형의 표를 만들 수 있다는 점에서도 특별함을 제공해 줍니다. Plotly를 이용한 테이블의 생성에 관한 공식문서는 아래의 링크를 통해 확인이 가능하십니다. Ta..

[부동산|2|Plotly] 경기도 미분양 아파트 현황 make_subplots() Plotly Subplots만들기 make_subplots() Plotly의 편의성과 정갈한 시각화를 느껴 보고자 계속해서 부동산 2번 주제에서도 plotly의 사용법을 알아보도록 하겠습니다. 먼저, 한개의 canvas에 여러개의 plot들을 한번의 실행으로 표출될 수 있도록 도와주는 make_subplots에 대해 알아 보겠습니다. matplotlib에서는 plt.subplots()로 사용하게 되는데요. plotly에서는 import 자체를 아래와 같이 먼저 하여 주고, 사용할 수 있습니다.from plotly.subplots import make_subplotsfig = make_subplots( rows=3, cols..

[부동산|2|Plotly] 경기도 미분양 아파트 현황 XML parsing Data mining - 선택 데이터의 XML 구조 이해 이제 Data Sourcing이 되었으니, mining을 곧바로 진행하겠습니다. 이전에 사용하였던 xml parser함수를 그대로 이용하여 조금 수정해 사용하겠습니다. url을 구성하는 방식은 동일하기에 이 자료의 xml구조를 먼저 보고, 어떻게 parsing구문을 구성할지만 보겠습니다. 이 Data의 샘플URL 결과는 아래와 같습니다. 김포시 41570 마산동 경기도 김포시 마산동 김포한강지구 Ac-06BL ㈜동일스위트 ㈜동일 ㈜동일스위트 민간 분양 84.95 743 2018-03 2020-12 미준공 0 김포시 41570 마산동 경기도 김포시 마산동 김포한강지구 Ac-0..

[부동산|2|Plotly] 경기도 미분양 아파트 현황 Plotly subplots 무역 주제를 주로 다루어 왔는데요. 이번에는 부동산 주제로 조금 방향을 틀어보겠습니다. 이번에 준비한 데이터는 '경기도 공동주택 미분양 현황'입니다. Data sourcing - 경기데이터드림 먼저 공공데이터 포털의 데이터목록 찾기를 통해 '경기도 아파트 미분양 현황'이라는 검색어로 검색을 해보겠습니다. 2020년 7월 20일 현재 기준 해당 검색어의 연관 검색결과로 총 18,807건이 나옵니다. 그 중 오픈API 탭으로 넘어 가시면 제일 첫번째 위치한 '공동주택미분양 현황' 아이템이 있습니다. 바로가기를 클릭해 보시면 '경기데이터드림'이라는 사이트로 이동이 됩니다. 이 사이트는 저도 처음 접해 보기에 사이트 소개란의 소개..