파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터

[무역|2|Phase1] 3D 프린터와 무역의 미래 - - Data mining & refining 안녕하세요. 이번 주제는 3D 프린터와 무역의 미래 입니다.  무역/통관업계에 종사하는 사람으로서 3D 프린터가 물류/운송업계에 미칠 영향이 상당할 것으로 예상되는 상황입니다. 이에, 제 네이버 블로그를 통해 3D 프린터의 수출입 요령, 관세율 등에 대한 주제를 다루었는데요.  (1) 3D 프린터의 HS code 분류체계와 세율 혜택을 위한 선택 방법https://blog.naver.com/carotin3/222004149247 포스팅 중 3D 프린터의 수출입 동향을 살펴 보기 위해 데이터 수집, 분석을 처리할 필요가 생겼습니다. 이에 지난 무역 1번 주제 '보건용마스크' 수출입 동향 분석과 같이 관세청 ..

[무역 | Phase3] 보건용 마스크 원재료 (부직포) 수출입 동향 - matplotlib  직전 포스팅인 [무역 | Phase3] 보건용 마스크 수출입 동향 - Visualization / matplotlib에서는 보건용 마스크 완제품의 수출입 동향을 파악하기 위한 시각화 작업을 진행하였습니다.  하여 이번 포스팅에서는 시각화 자료의 해석에 관련한 의견교환 시간을 가지려고 했는데.. 제가 하나 빠뜨린 자료가 있었습니다... 완제품이 아닌 마스크 제조용 원재료인 부직포에 대한 수출입 통계였습니다. 이 자료까지 시각화하여 보시고 의견 교환의 시간으로 넘어 가겠습니다.  마스크의 생산 공정과 원재료에 관해서는 아래 네이버 블로그를 통해서 확인이 가능하신데요.   링크 : HS code로 보는 무역 경제 &..

[무역 | Phase3] 보건용 마스크 수출입 동향 - Visualization / matplotlib 지난 포스팅까지 Phase2를 마치고 이제 Phase3를 진행해 보겠습니다.역시 이번 시각화에서도 부동산 1번 주제 고양시 아파트 동향조사 때 쓰였던 matplotlib 라이브러리를 사용하겠습니다.matplotlib의 기초적인 코드들을 고양시 아파트 동향조사 때 많이 사용했었고, 이번에도 비슷한 코드를 많이 사용할 예정이기에, 코드가 중복되는 부분은 설명에서 필요한 경우에만 언급하고 새롭게 배울 부분에 대해서만 코드 설명을 상세히 드리도록 하겠습니다.  제 1번 자료  2019.1~ 2020.4 완제 마스크 (HS code 6307909000)의 월별 수출입실적 시각화 우선 제 1번 자료 시각화를 진행..

[무역 | Phase2] 보건용 마스크 수출입 동향 - Python pandas 기본 (3부)   제 2번 자료  2019.1~ 2020.4 완제 마스크 (HS code 6307909000)의 월별 국가별 수출입실적 데이터 가공  코딩 전문부터 보시겠습니다. # 품목별 국가별 수출입실적 xlsx 파일을 pandas DataFrame으로 불러오기b1 = pd.read_excel('C:\\Users\\USER\\Desktop\\example\\Trade\\품목별 국가별 수출입실적_6307909000.xlsx')# 불필요한 1번~4번행 지우기b2 = b1.drop(b1.index[0:3])# 불필요한 6번행 지우고, DataFrame의 index값을 다시 부여하기b3 = b2.drop(b1.index[4]..

[무역 | Phase2] 보건용 마스크 수출입 동향 - Python pandas 기본 (2부)    1부에 이어, 7)번 코딩부터 살펴 보겠습니다.   코딩 전문은 지난 포스팅을 참조해 주세요.  링크 : [무역 | Phase2] 보건용 마스크 수출입 동향 - Python coding (1부)  df.rename()   pandas DataFrame Series 이름 다시 짓기   7) a5 = a4.rename(columns=a4.iloc[0])   상기 이미지상 a4 DataFrame을 보시면 0번 index행이 우리가 이 DataFrame의 각 Series의 이름임을 알 수 있습니다. 즉, 이 DataFrame은 아직 Series이름이 {품목별 수출입실적, Unnamed:1, ..., Unnamed..

[무역 | Phase2] 보건용 마스크 수출입 동향 - Python pandas 기본 (1부)   제 1번 자료  2019.1~ 2020.4 완제 마스크 (HS code 6307909000)의 월별 수출입실적 데이터 가공  작성한 code를 먼저 보여 드리고, 각 라인별로 의미를 설명 드리겠습니다. import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import font_manager, rcfont_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/batang.ttc").get_name()rc('font', family=font_name)# 품목별 수출입실적 xlsx 파일을 pand..

[무역 | Phase1] 보건용 마스크 수출입 동향 - 공공데이터포털 데이터수집 (2부)   지난 포스팅을 통해 보건용 마스크의 월별 수출입실적 raw data mining을 하였는데요. 이 주제에 대해서는 추가적으로 국가별 수출입실적도 살펴 보는 것이 좋을 것 같습니다. 이에, Data mining을 추가로 진행해 보겠습니다. 지난 시간 포스팅에서의 링크를 아래의 제 1유형 사용에 관한 문구를 명시하면서 다시 타고, 들어가 보겠습니다.  "본 저작물은 관세청에서 2020년 작성하여 공공누리 제1유형으로 개방한 '(수출입무역통계정보) HS 품목별 국가별 수출입 실적(작성자:관세청 정보화기획 담당관)'을 이용하였으며, 해당 저작물은 '관세청, https://unipass.customs.go.kr/ets/i..

[무역 | Phase1] 보건용 마스크 수출입 동향 - 공공데이터포털 데이터수집 (1부)   직전까지 작성한 부동산 카테고리에서는 고양시 아파트 현황조사 데이터를 이용해 데이터 수집/가공/시각화의 기본기를 닦았습니다. 이제 이번 카테고리 무역 주제를 통해서 파이썬 활용능력을 좀 더 고도화 해 보도록 하겠습니다.   무역카테고리의 제 1주제로 필자는 온 국민의 관심사가 될 수 밖에 없는 아이템.. 보건용 마스크에 대한 통계를 다루어 보도록 하겠습니다. 그리고 보건용 마스크의 시장성이나 우리나라 업계의 생산능력 등에 대해 유추해 볼까 합니다.      필자는 무역/통관업계 종사자로서 네이버 블로그를 통해 수출입에 관련한 전반적인 법령 요건 등에 대해 정보 제공을 병행하고 있습니다. 아래의 네이버 블로그에서 ..

[부동산 | Phase3] 아파트 현황조사(고양시) - matplotlib 기본 (4부) 시각화를 주제로 벌써 4부까지 흘러 왔습니다. 이제 마지막 (3)번 질문으로 matplotlib 살짝 들여다 보기를 완결해 보도록 하겠습니다. (3) 공동주택 건물 유형별로 공급되어 있는 세대수는 얼마나 될까? 이번 질문에 대한 data processing은 [부동산 | Phase2] 지역단위 아파트 현황조사 - Python coding (4부)에서 다루었습니다. 그리고, 우리는 a12_APTstat_Goyang과 a13_APTstat_Goyang이라는 파일명을 가진 엑셀파일로 a12 DataFrame과 a13 DataFrame을 저장해 두었습니다. a12 DataFrame에서는 피벗테이블 형식으로 '행정동별 건물유..

[부동산 | Phase3] 아파트 현황조사(고양시) - matplotlib 기본 (3부) 지난 포스팅에서 예고했던 행정동별 세대수 수직막대그래프와 행정동별 건령 선형그래프를 한 개의 chart에 그리는 방법을 살펴 보도록 하겠습니다. 우선 행정동별 세대수 막대그래프는 지난 시간에 수평막대그래프로 그려 보았습니다. 그런데, 선형 그래프를 수평막대그래프와 매치하는 것은 최종 결과물의 시인성을 추정해 보았을 때 그리 좋지 못합니다. 해서 행정동별 세대수 그래프는 수직막대그래프로 다시 고쳐 그려 보겠습니다. x1 = b1['행정동'] y1 = b1['세대수'] plt.bar(x1, height=y1, width=0.5, align='center', color='blue', alpha=1.0, edgecolor=..