파이썬 실용 예제. 무역과 공공데이터

[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..

[무역|7|Plotly] 해외시장조사 데이터 Guage chart 꾸미기   plotly Guage Chart 만들기 작성된 코드를 먼저 보시겠습니다.fig = go.Figure()fig.add_trace(go.Indicator(mode="gauge+number+delta", value=mrktAcbltVal, title={'text': "시장접근성", 'font': {'size': 24}}, delta={'reference': 50, 'increasing': {'color': "RebeccaPurple"}}, gauge={'axis': {'range': [None, 100], 'tickwidth': 1, 'tickcolor': "darkblue"}, 'bar': {'color': "darkblue"},..

[무역|7|Plotly] 해외시장조사 데이터 Guage chart 만들기  응답 받은 데이터의 XML tree구조 이해 및 parser 코드 구성하기   우선 요청메시지를 브라우저에 넣고 나온 결과를 보시겠습니다.  00NOMAL_CODEAB1유형20161유형8701201유형64981유형아루바1유형731유형521유형121유형101유형 (중략)   150971138  원문 자체가 길기 때문에 중략하였지만, 이 xml의 tree구조를 보시면 안에 다시 이라는 태그를 두고 있습니다. 바로 이 태그 안에 우리가 관심을 갖고 있는 항목값들이 존재하고 해당 항목값은 태그로 붙여진 속성 아래에 존재합니다.   우리가 지난 포스팅에서 보았던 관세청의 무역통계xml에서는 태그아래에 바로 항목태그가 나오고, 해당값이 해당..

[무역|7|Plotly] 해외시장조사 데이터 Guage chart - XML parsing    이번 주제는 해외시장조사 데이터를 Plotly를 이용해 Guage chart로 시각화 하기 입니다.   Guage chart가 무엇이지 싶으실 텐데요.  먼저, Plotly 공식 사이트의 Guage chart 문서를 링크하도록 하겠습니다.  Gauge Charts in Python  아래 보시는 이미지와 같이 수치를 속도계 형태와 같이 아크모양으로 하여 수치의 정도를 표현하는 차트입니다. 미세먼지 농도표시와 같이 범위가 우리가 예상할 수 있는 수준 이내에서 구획화 가능한 경우이고, 세부 단위가 갖는 의미가 단계별로 구분이 가능한 경우(좋음, 나쁨, 보통)에 유용하게 사용될 수 있는 chart입니다.     최..

[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..