[부동산|3|Plotly] 부산시 미분양 아파트 현황

[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 같은 것을 써서 데이터를 받는 것보다 데이터의 검색이 용이하고 신뢰도가 우수하며, 완벽하진 않더라도 매우 잘 refining되어 있는 편이라 데이터 가공 과정에서 추가적인 수정 작업이 거의 필요하지 않고 raw data 상태 그대로 사용 가능한 경우가 대부분입니다.

 

 이번 부산광역시 미분양 아파트 현황에 대한 Data Mining도 쉽게 가능합니다. 

 

 저는 이번에도 API를 통한 데이터 확보 방식을 택하였는데요.

 

 가급적 최신 데이터를 별도의 다운로드 과정 없이 다 만들어진 실행파일 하나를 돌리는 것만으로 자동으로 업데이트하여 통계를 내는 방식을 원하기 때문입니다.

 

 익숙치 않더라도 한번 코드를 만들고 나면 조금 수정하여 다른 API 건에도 재사용이 충분히 가능하기 때문에 익혀 두시길 권장 드립니다.

 

 

 그럼 공공데이터포털로 이동해 보겠습니다.

 

  

 

 

검색창에 '부산시 미분양'을 입력하고 조회해 보겠습니다.

 

그리고 검색결과가 나오면 API 탭으로 이동하시면 아래 이미지와 같은 항목의 조회가 가능합니다.

 

 

 

 해당 항목을 클릭하여 들어가서 출력항목에 대한 조회를 해보시면 되는데요. 이번 데이터의 특징은 '위도'와 '경도' 정보를 제공한다는 것입니다. 

 

 즉, 통계 대상인 공동주택들의 위치정보가 제공되기 때문에 지도상에 위치에 대한 시각화도 가능하다는 점에서 지난 경기도 미분양 아파트 주제에 비해 위치식별까지 용이하게 화면구성이 가능하다 할 수 있겠습니다.

 

 

 

 

 공공데이터 API 활용신청에 관해서는 아래 링크된 포스팅을 통해 상세하게 안내 드렸으니, 필요하시면 아래 포스팅을 통해 그 방법을 참조해 주시면 되겠습니다.

 

 

 [무역|5|API] 니트릴장갑 수출입 - 공공데이터포털 API 활용신청 (2부)

 

 

 

 

 

 

 부산시 미분양 아파트 현황 XML parsing

 

 

 API 신청이 완료되면 xml parsing을 할 수 있는데요.

 

 관련하여서도 니트릴장갑 포스팅에서 xml parsing 코드에 대해 상세하게 소개드린 바가 있기 때문에, 이번에는 해당 코드에서 수정되는 부분만 소개 드리도록 하겠습니다.

 

 기존 코드는 아래의 링크를 통해 확인이 가능하십니다.

 

 

[무역|5|API] 니트릴장갑 수출입 - 공공데이터포털 API XML parsing (4부)

 

 parsing코드는 기존과 동일하며, 단지 출력항목이 다르기 때문에, pandas DataFrame으로 만들기 위한 Series 구성 항목에 대한 변경만 해주면 되는데요. 그 내용은 아래와 같습니다.

 

rows.append({"시": SIDO, "구":SIGUNGU, "동":EUPMUNDONG, "상세주소":ADDR,
             "전용면적(M2)": SCALE, "시공사": CONTRACTOR, "시행사" : DEVELOPER, "준공여부": COMPLETION_AT,
             "민간/공공": PRIVATRE_PUBLIC,"임대/분양": LEASE_SELL_INLOTS,
             "총분양가구수": TOT_SELL_NM_HOUSEHOLD, "미분양가구수" : UNSELL_NM_HOUSEHOLD,
             "입주예정월": MOVE_IN_MONTH,"분양청약일": SELL_SUBSCRIPTION_DT, "계약마감일" : CONTRACT_DEADLINE,
             "택지종류" : HOUSING_SITE_KIND, "위도" : LAT, "경도": LNG})

 

 이제 데이터가 확보되었으니, 다음으로 가공과정을 진행해 보도록 하겠습니다.

 

 

 부산시 미분양 아파트 현황 Data Processing

 

 지난 번과 동일하게 'df'로 명명된 DataFrame을 전역변수 선언하여 사용하게 됩니다. 그리고 다시, 통계를 통해 집계한 값은 'df2'와 'df5'로 명명하여 전역변수 선언을 함으로서, Plotly로 화면을 구성하기 위한 함수 작성 때 사용할 예정입니다.

 

 아래의 코드는 지난 경기도 미분양 아파트 포스팅 때 사용된 코드와 100% 동일한 것입니다.

 

 여기에 개발자가 보길 원하는 추가적인 데이터 가공도 가능하기에 확인해 보고 싶은 정보가 있으시다면 이 프레임을 토대로 코드를 추가해 가공을 추가로 진행이 가능하겠습니다.

 

 필자는 일단 가볍게 여기까지만 하고 추가적인 정보를 만들 필요가 생기면 다시 포스팅을 올려보도록 하겠습니다.

 

def unsoldAptCal():
    global df2, df5
    df1 = df[['동','총분양가구수','미분양가구수']]
    df2 = df1.groupby(by='동', as_index=False).sum()
    df2['동별미분양가구비율(%)'] = round(df2['미분양가구수'] / df2['총분양가구수'] * 100, 2)
    print(df2)

    df3 = df.loc[df['준공여부'] == '준공',:]
    df4 = df3[['동','총분양가구수','미분양가구수']]
    df5 = df4.groupby(by='동', as_index=False).sum()
    df5['동별미분양가구비율(%)'] = round(df5['미분양가구수'] / df5['총분양가구수'] * 100, 2)
    print(df5)

 

 Plotly에 의한 화면 구성에 대한 코딩은 다음 포스팅에서 진행하도록 하겠습니다.

 

 

 

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