파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터

[부동산|3|Plotly] 부산시 미분양 아파트 현황 - Plotly 시각화  앞선 포스팅에서는 공공데이터포털에서 Data Mining을 위한 open API 활용신청과 XML parsing 및 데이터 가공과정을 빠르게 정리하였습니다.  모두 기존 경기도 미분양 아파트 현황 및 니트릴 장갑 수출입현황 주제를 다룰 때, 상세하게 다루었던 부분들이기 때문에 Plotly 시각화 과정도 그와 동일하다고 보시면 되겠는데요.   다만, 이번 포스팅을 통해서는 format을 조금 바꾸어 보았습니다. 기존 3D scatter plot이 들어간 자리에 Pie chart를 넣고, '위도'와 '경도'정보를 사용하여 Mapbox를 활용해 아파트의 위치 등에 관한 정보를 표시해 보고자 합니다.  그럼 plolty 시각화 코드를..

[무역|8|Plotly] 향수 수출입 - Pie Chart 기본, 색변경, 표현범위조정   안녕하세요.  이번에는 향수(Perfumes and Scents)의 수출입 실적을 살펴 보겠습니다.  이번 주제를 통해서는 plotly를 통해 구현하는 Pie chart의 사용법에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 간단한 주제이고, xml parsing이나 파일에 의한 수출입실적 data mining과 refining도 모두 다루었으니, 곧바로 pie chart 이용법으로 넘어가도록 하겠습니다.  Pie chart  plotly pie chart의 공식 문서 링크를 아래 걸어 두었습니다. Customizing을 위해 공식문서 확인이 필요하시면 아래 링크를 이용해 주시면 되겠습니다.  Pie Charts in Python..