# 데이터 정제, 분석, 시각화
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc # 한글깨짐 방지 처리 위한 모듈 임포트
# matplotlib 한글깨짐 방지
font_path = r"C:\Users\tjoeun\AppData\Local\Microsoft\Windows\Fonts\D2Coding-Ver1.3.2-20180524-all.ttc"
font = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name()
rc('font', family=font)
data = pd.read_csv('도로교통공단_시도시군구별교통사고통계.csv')
# print(data.head(10))
# 서울에서 사고건수가 많은 데이터순
data_acc = data[ data['시도'] == '서울'].sort_values(by='사고건수', ascending=False)
# print(data_acc[['시도', '시군구', '사고건수']])
# print(data_acc.shape)
# 서울시 시군구별 교통사고 발생 top 10
# print(data_acc[['시도', '시군구', '사고건수']][:10])
# plt.figure(figsize=(10, 6)) # 사이즈 지정
# plt.title('서울시 시군구별 교통사고 발생 top 10') # 제목 붙히기
# plt.bar(range(10), data_acc['사고건수'][:10]) #막대 그래프 (x, y)
# plt.xticks(range(10), data_acc['시군구'][:10]) # x축 단위 라벨 (x, 라벨값)
# plt.show()
# 전국 시도별 사고건수/사망자수 top 10
# 시도로 그룹
# print(data.groupby(by='시도'))
# print(data.groupby(by='시도').count()) # 시도별 구의 개수
# print(data.groupby(by='시도').sum()) # 그룹별 합계 (시도별 합계)
data_grby_city = data.groupby(by='시도', as_index=False).sum() # 그룹핑 기준인 시도를 인덱스로 사용 안하겠다 지정
print(data_grby_city.shape)
print(data_grby_city.sort_values(by='사고건수', ascending=False))
print(data_grby_city.sort_values(by='사망자수', ascending=False))
data_grby_city_sorted_acc = data_grby_city.sort_values(by='사고건수', ascending=False)
data_grby_city_sorted_death = data_grby_city.sort_values(by='사망자수', ascending=False)
print(data_grby_city_sorted_acc['시도'])
print(data_grby_city_sorted_acc['사고건수'])
# 그래프 그리기 : 사고건수 top10
# plt.figure(figsize=(10, 6)) # 사이즈 지정
# plt.title('전국 시도별 교통 사고 발생 top 10') # 제목 붙히기
# plt.bar(range(10), data_grby_city_sorted_acc['사고건수'][:10]) #막대 그래프 (x, y)
# plt.xticks(range(10), data_grby_city_sorted_acc['시도'][:10]) # x축 단위 라벨 (x, 라벨값)
# plt.savefig('전국시도별교통사고발생top10.png')
# plt.show()
# 막대그래프 그리기 : 사망자수 top10
# plt.figure(figsize=(10, 6)) # 사이즈 지정
# plt.title('전국 시도별 교통 사고 사망자수 top 10') # 제목 붙히기
# plt.bar(range(10), data_grby_city_sorted_death['사망자수'][:10]) #막대 그래프 (x, y)
# plt.xticks(range(10), data_grby_city_sorted_death['시도'][:10]) # x축 단위 라벨 (x, 라벨값)
# plt.savefig('전국시도별교통사고사망자수top10.png')
# plt.show()
# 파이그래프 그리기 : 사망자수 top10
# colors = ['red', 'yellow', 'purple', 'burlywood', 'lightcoral']
# plt.title('전국 시도별 교통 사고 사망자수 top 10')
# plt.pie( data_grby_city_sorted_death['사망자수'][:10],
# labels=data_grby_city_sorted_death['시도'][:10],
# startangle=90,
# counterclock=False,
# autopct='%.1f%%',
# colors=colors)
# plt.savefig('전국시도별교통사고사망자수top10.png')
# plt.show()
# 지도에 그리기
'''
- 라이브러리 : folium
- 지도 데이터 파일 : .geojson
공간정보시스템연구소 : http://www.gisdeveloper.co.kr/?p=2332
지도 원천데이터는 SHP(Shape file) 이 필요
SHP파일은 직접핸들링하기 힘드러 GeoJSON이라는 지리정보표시를 위한 표준 JSON 포맷으로 변환
https://mapshaper.org/ : 해당 사이트에서 다운받은 지도 파일 4개 넣고 단순화시켜 변환가능
1. 맵쉐이퍼사이트에서 select 버튼을 누르고, 다운받아 압축해제한 4개 파일 선택
2. 팝업에 nap-verticles 체크, input란에 'encoding=euc-kr' 입력하고, import 누르기
3. 지도위 오른쪽 상단에 simplyfy 버튼 누르고, 팝업옵션에 apply 누르고
4. 상단 가운데에 settings 프로그래스바 움직여서 단순화 시키고
5. 오른쪽 상단에 export 누르고, GeoJson 선택하고 export하면 다운받아짐.
* folium *
시각화 패키지 중 하나로 지도를 그려주는 모듈. 경량.
'''
import json
import folium
# 전국 시도별 교통사고 지도 그래프
print(data[['시도', '사고건수']].groupby(by='시도').sum())
data_grby_city2 = data[['시도', '사고건수']].groupby(by='시도').sum()
json = json.load(open("TL_SCCO_CTPRVN_min.json", encoding="utf-8"))
# print(json['features'][0]['id'])
print(data_grby_city2['사고건수'].index[0])
for i in range(17):
# 'id' : 사고건수값
json['features'][i]['id'] = data_grby_city2['사고건수'].index[i]
# map 객체 생성 : 대한민국 중심좌표를 센터로, 줌 레벨 7로 시작하는 맵 생성
map = folium.Map(location=[36.2002, 127.054], zoom_start=7)
# Choropleth : 지도위에 띄워줄 그래프 레이어, 설정하여 맵에 추가
folium.Choropleth(
geo_data=json,
name='choropleth',
data=data_grby_city2['사고건수'],
key_on='feature.id',
fill_color='YlGnBu',
fill_opacity=0.8,
line_opacity=0.2).add_to(map)
# 레이어 컨트롤러러에 지도 추가
folium.LayerControl().add_to(map)
map.save('trafficMapResult.html') # 저장
# 대한민국 중심좌표 : 36.2002, 127.054
# 서울 중심좌표 : 37.541, 126.986
데이터 시각화
2022. 10. 17. 14:45