파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터

[무역|6|Plotly] 골프용품 수출입 - go.Scatter() 테마사용 x축, y축 꾸미기   이번 포스팅에서는 go.Scatter()에 의해 추가되는 line plot trace가 표현되는 canvas 자체에 대한 꾸미기에 대해 알아 보겠습니다.  fig.update_layout()   update_layout() 메소드를 통해서 add_trace()로 추가된 특정 형태의 plot외 기타 부분의 canvas에 관련한 layout변경을 처리할 수 있습니다. 즉, 그래프 그 자체는 go.Scatter()와 같이, 그래프를 그려주는 메인함수에 의해 그 표현방식을 변경하면 되고, 그래프 그 자체 외의 figure 외형 layout의 수정은 update_layout()으로 설정을 변경할 수 있습니다.   ..

[무역|6|Plotly] 골프용품 수출입 - go.Scatter() line plot 꾸미기   이번에는 plotly 공식문서를 참조하여 line plot을 꾸미기 위한 go.Scatter() 에서 사용 가능한 인자들에 대해 알아 보도록 하겠습니다.  파이참(Pycharm)에서 참조문서 찾기   보통 함수에 사용되는 인자들은 해당 라이브러리를 개발한 개발자가 별도의 참조문서파일을 함께 제공합니다. 공식문서를 제공하는 사이트를 찾아들어가도 되지만 간단하게 바로 참조를 원하는 경우에는 파이참의 'Go To' 기능을 이용하여 해당 함수에 대한 사용법 색인으로 찾아들어 가는 방법도 유용합니다.  일단, 파이참을 이용하시면서 함수에서 사용 가능한 인자들에 무엇이 있는지 보고 싶으시다면 해당 함수의 괄호안에 커서를..

[무역|6|Plotly] 골프용품 수출입 - go.Scatter() line plot 그리기   벌써 무역 6번 주제까지 왔네요. 너무 무역 주제만 다루나 싶긴 합니다. 빠른 시일 내에 일반생활 주제를 통한 python skill-up 도구 소개를 계속 이어나갈 수 있도록 노력하겠습니다.  이번에도 계속해서 Plotly에서 제공하는 기본적인 plot 들에 대한 사용법을 알아보고자 합니다.   통계만 전문으로 하는 부서라던가 대외보고서 작성만 전문으로 하는 부서 또는 전문연구기관 외에는 일반적인 직장에서 자기 분야의 통계 보고서를 작성할 때엔 대부분 bar plot, line plot, pie plot 정도만이 사용되는게 통상입니다. 하여 이 3가지 plot에 대한 customizing이 가능한 수준의 학..

[무역|5|API] 니트릴장갑 수출입 - 공공데이터포털 API XML 데이터 시각화 (5부)  XML parsing과 pandas DataFrame으로의 전환   코드를 이어서 보시겠습니다.soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')contents = soup.find_all('item')rows =[]for x in contents: year = x.find("year").text hsCode = x.find("hscode").text expDlr = x.find("expdlr").text impDlr = x.find("impdlr").text balPayments = x.find("balpayments").text r..

[무역|5|API] 니트릴장갑 수출입 - 공공데이터포털 API XML parsing (4부)   이번 포스팅에서는 XML 데이터를 pandas DataFrame으로 전환시키는 방법에 대해 알아 보도록 하겠습니다.   Open API 데이터 불러오기   먼저, Open API에 의해 데이터를 불러들이기 위해 작성된 코드 전문을 보시겠습니다. import pyautoguifrom bs4 import BeautifulSoupimport requests as rsimport pandas as pdpserviceKey = "~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"OpsEnv =..

[무역|5|API] 니트릴장갑 수출입 - 공공데이터포털 API XML 기초 (3부)   2부에서 공공데이터포털 제공 관세청 오픈API 개발계정 활용신청을 진행하였습니다.  이제 자동승인에 의거, 서비스 인증키가 발급되었습니다.  이 서비스 인증키는 데이터에 접근하기 위해 필수적으로 제출되어야 하는 정보이기 때문에 우선 해당 서비스 인증키를 어디에서 확인할 수 있는지 알아 보겠습니다.  오픈API 서비스 인증키 확인하기   공공데이터포털의 '마이페이지'로 이동합니다. 로그인이 유지된 상태에서 확인되는 페이지이므로, 로그아웃 상태이시면 로그인을 먼저 수행하셔야 합니다.   보시는 것처럼 마이페이지의 왼쪽 사이드바에 카테고리가 나오는데요. 오픈API 카테고리의 인증키 발급현황을 클릭합니다. 그러면 인증키발급현..

[무역|5|API] 니트릴장갑 수출입 - 공공데이터포털 API 활용신청 (2부)   먼저, 공공데이터포털의 활용신청 방법에 대한 간략 설명을 보시겠습니다. 개발계정신청과 운영계정신청        개발계정은 서비스나 애플리케이션 개발자가 개발을 목적으로 데이터를 활용할 목적으로 신청하는 계정인데요. 이용자가 사용하는 것이 아니고 개발 차원에서 코드 테스트 과정 등을 하는 것이기 때문에 트래픽을 크게 발생할 일이 많지 않을 것입니다. 하여, 하루 평균 1000건 규모의 트래픽을 제공한다고 하는데요. 이 정도면 아직 개발할 서비스를 대중에 공개할 수준의 구체적 개발 목적을 가지고 개발하지 않는 이상은 충분한 수준입니다.         운영계정은 서비스나 애플리케이션을 개발하여 최종사용자가 사용할 수 있는 형태..

[무역|5|API] 니트릴장갑 수출입 - 공공데이터포털 API 활용 (1부)   그 동안의 주제를 통해서 Data Mining & Refining - Data processing - Data Visualization의 단계별로 활용가능한 python 라이브러리들과 도구, 링크들을 몇가지씩 살펴 보았습니다. 간단히 정리하면 다음과 같습니다.   1) Data Mining & Refining - 공공데이터포털, pandas, python 기본문법 2) Data processing - pandas, python 기본문법 3) Data Visualization - matplotlib, plotly(공간데이터 시각화 포함)  pandas는 자주 사용되는 메소드들의 대부분을 다루었습니다. 이 전 포스팅에서 다룬 정..

[무역|4|Plotly] 에어컨 계절 수출입 수요 - plotly bar plot & subplot (4부)  마지막 코드라인을 보시고 결과물을 확인해 보도록 하겠습니다.  6) plotly.offline.plot(fig)  plotly.offline을 import해와서 plot(fig)를 명령하면 plotly 서버로의 연결 없이, local computer에서 처리하여 사용하시는 browser 창으로 해당 결과를 표출해 주게 됩니다. 앞서 설명드린 것처럼, 결과물 확인을 위해 대기시간 및 오류없이 빠른 속도로 결과를 얻기 위해서 offline모드로 표출작업을 하실 것을 권장 드립니다.   Various plots in subplots 결과확인   그럼 실행하여 결과물을 확인해 보시겠습니다.  코드를 실..

[무역|4|Plotly] 에어컨 계절 수출입 수요 - plotly bar plot & subplot (3부) plotly의 시각화 코드를 한 줄씩 살펴 보시겠습니다.fig = make_subplots(rows=1, cols=2, specs=[[{"type": "bar"}, {"type": "bar"}]])fig.add_trace(go.Bar(y=y1, x=z1, name="수출실적"), row=1, col=1)fig.add_trace(go.Bar(y=y2, x=z1, name="수입실적"), row=1, col=1)fig.add_shape(type="line",x0=z1.iloc[0],x1=z1.iloc[z1.count()-1],y0=y1.mean(),y1=y1.mean(), line=dict(color..