Geopandas분석 (3) 전처리
geopandas 분석방법 (3)
앞서 진행한 좌표변환에 성공한 유동인구(생활인구) 데이터를 시각화하기 위해 하는 전단계 전처리 작업이다. geopandas분석 (2) 좌표변환 를 보고 오길 바란다.
시각화를 위한 전처리 단계
- 생활인구 데이터를 이용하여 서울시 지도에 총생활인구수의 평균을 색으로 구별할 수 있게 하기위한 전처리이다.
- 생활인구 데이터는 행정동별, 집계구 별로 되어 있는데 방법은 같아서 행정동을 예시로 보여준다.
- 변수명 앞에 h_가 있으면 행정동, 없으면 집계구라고 생각하면 된다.
1) 불러올 패키지 및 데이터 로드
import pandas as pd
import json
import geopandas as gpd
from geopandas import GeoDataFrame
생활인구데이터를 불어오고 코드를 통해 Merge 시켜야해서 코드(숫자로 되어있는)를 astype()을 이용하여 str로 변환해준다. Merge는 int로 불가능하기 때문에 이런 작업을 한다.
local=pd.read_csv('LOCAL_PEOPLE_20200513.csv',engine='python', encoding='euc-kr')
code=pd.read_csv("동_코드.csv",engine='python', encoding='euc-kr')
local['행정동코드']=local['행정동코드'].astype(str)
code['행자부행정동코드']=code['행자부행정동코드'].astype(str)
local_people = pd.merge(local, code, how='inner',left_on='행정동코드', right_on='행자부행정동코드')
local_people
| ?"기준일ID" | 시간대구분 | 행정동코드 | 집계구코드 | 총생활인구수 | 남자0세부터9세생활인구수 | 남자10세부터14세생활인구수 | 남자15세부터19세생활인구수 | 남자20세부터24세생활인구수 | 남자25세부터29세생활인구수 | ... | 여자50세부터54세생활인구수 | 여자55세부터59세생활인구수 | 여자60세부터64세생활인구수 | 여자65세부터69세생활인구수 | 여자70세이상생활인구수 | 통계청행정동코드 | 행자부행정동코드 | 시도명 | 시군구명 | 행정동명 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 20200513 | 8 | 11110560 | 1101056030003 | 35.3457 | * | * | * | * | * | ... | * | * | * | * | * | 1101056 | 11110560 | 서울 | 종로구 | 평창동 |
| 1 | 20200513 | 15 | 11110560 | 1101056030003 | 37.6209 | * | * | * | * | * | ... | * | * | * | * | * | 1101056 | 11110560 | 서울 | 종로구 | 평창동 |
| 2 | 20200513 | 3 | 11110560 | 1101056010001 | 1008.4026 | 29.506 | 21.3427 | 36.3295 | 26.9718 | 28.6688 | ... | 53.5057 | 40.7928 | 34.237 | 17.7718 | 114.2034 | 1101056 | 11110560 | 서울 | 종로구 | 평창동 |
| 3 | 20200513 | 10 | 11110560 | 1101056010001 | 792.4054 | 11.0166 | 7.9686 | 31.5255 | 31.5578 | 23.5806 | ... | 40.9175 | 35.8251 | 42.0529 | 25.5369 | 102.4189 | 1101056 | 11110560 | 서울 | 종로구 | 평창동 |
| 4 | 20200513 | 17 | 11110560 | 1101056010001 | 759.8254 | 29.0181 | 20.9898 | 19.9353 | 37.4775 | 16.826 | ... | 28.6201 | 45.2668 | 30.4154 | 29.5657 | 67.8588 | 1101056 | 11110560 | 서울 | 종로구 | 평창동 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 459647 | 20200513 | 10 | 11740700 | 1125071022701 | 140.6605 | 8.22 | 4.1466 | 6.1204 | 7.0038 | * | ... | 5.6079 | * | 8.7991 | 4.4082 | 11.6574 | 1125071 | 11740700 | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 |
| 459648 | 20200513 | 17 | 11740700 | 1125071022701 | 131.8683 | 5.861 | * | 5.1135 | 6.3122 | * | ... | 7.5527 | 5.5306 | 5.5181 | 6.8579 | 5.2525 | 1125071 | 11740700 | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 |
| 459649 | 20200513 | 6 | 11740700 | 1125071023701 | 519.4448 | 14.5584 | 7.344 | 17.7149 | 13.6748 | 23.8371 | ... | 24.4111 | 29.1188 | 13.2756 | 11.1782 | 40.81 | 1125071 | 11740700 | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 |
| 459650 | 20200513 | 13 | 11740700 | 1125071023701 | 251.7987 | 11.8529 | 5.9792 | 11.1546 | 4.6372 | 5.7058 | ... | 11.2115 | 12.5637 | 10.8003 | 6.2 | 19.2498 | 1125071 | 11740700 | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 |
| 459651 | 20200513 | 20 | 11740700 | 1125071023701 | 398.0623 | 12.9668 | 6.5411 | 10.1468 | * | 8.1196 | ... | 17.5076 | 17.2666 | 13.3851 | 18.0771 | 31.7392 | 1125071 | 11740700 | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 |
459652 rows × 38 columns
앞서 좌표변환을 하여 얻은 geojson파일이다.
h_state_geo = 'shp_to_hang.geojson'
h_cen_str=json.load(open(h_state_geo, encoding='utf-8'))
h_cen_str
{'type': 'FeatureCollection',
'crs': {'type': 'name',
'properties': {'name': 'urn:ogc:def:crs:OGC:1.3:CRS84'}},
'features': [{'type': 'Feature',
'properties': {'SIDO_CD': '11',
'SIDO_NM': '서울특별시',
'SIGUNGU_CD': '11010',
'SIGUNGU_NM': '종로구',
'ADM_CD': '1101053',
'ADM_NM': '사직동'},
'geometry': {'type': 'Polygon',
'coordinates': [[[126.9739856237627, 37.578232670039334],
[126.97400109428702, 37.57809159828244],
[126.97401404297496, 37.5779712471175],
[126.9740258913333, 37.57786305830101],
[126.97404025802075, 37.577735275548],
[126.97405226331932, 37.57763245673554],
[126.97405668181658, 37.57759228364722],
[126.97406550448336, 37.577519124730294],
[126.97406819439277, 37.57749510505484],
[126.97406829876296, 37.57749250333688],
[126.9740683448981, 37.57749109654291],
[126.9741527610664, 37.577492521780584],
[126.97415313265654, 37.5774963685736],
[126.97414136442961, 37.577607691743715]
....]}}]}
geopandas (2) 좌표변환에서 알려준 방식으로 GeoDataFrame형식으로도 불러온다. (hang은 to_crs를 통해 좌표를 변환한 테이블임)
h_cen_str_df= GeoDataFrame(hang, crs='EPSG:4326', geometry='geometry')
시각화에 필요한 부분을 원하는 경우 (3) point로 바로 넘어가세요
(2) 생활인구데이터(local_people)에 위치 연결시키기
이번에는 좌표변환해준 geojson과 생활인구 데이터를 Merge시켜주는 작업을 진행한다. 생활인구 데이터 (local_people)에 통계청행정동코드를 이용하여 위치 merge를 진행한다. 이것도 앞서 언급했던 것처럼, astype()을 이용하여 int에서 str로 변환해준다. 이 부분은 시각화와 크게 관련이 없지만, 미래에 쓰일 수 있기 때문에 진행한 작업이다.
local_people['통계청행정동코드']=local_people['통계청행정동코드'].astype(str)
h_cen_str_df['ADM_CD']=h_cen_str_df['ADM_CD'].astype(str)
h_geo_local = pd.merge(local_people, h_cen_str_df,how='inner', left_on='통계청행정동코드', right_on='ADM_CD')
h_geo_local
| ?"기준일ID" | 시간대구분 | 행정동코드 | 집계구코드 | 총생활인구수 | 남자0세부터9세생활인구수 | 남자10세부터14세생활인구수 | 남자15세부터19세생활인구수 | 남자20세부터24세생활인구수 | 남자25세부터29세생활인구수 | ... | 시도명 | 시군구명 | 행정동명 | SIDO_CD | SIDO_NM | SIGUNGU_CD | SIGUNGU_NM | ADM_CD | ADM_NM | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 20200513 | 8 | 11110560 | 1101056030003 | 35.3457 | * | * | * | * | * | ... | 서울 | 종로구 | 평창동 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101056 | 평창동 | POLYGON ((126.97508 37.63118, 126.97468 37.629... |
| 1 | 20200513 | 15 | 11110560 | 1101056030003 | 37.6209 | * | * | * | * | * | ... | 서울 | 종로구 | 평창동 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101056 | 평창동 | POLYGON ((126.97508 37.63118, 126.97468 37.629... |
| 2 | 20200513 | 3 | 11110560 | 1101056010001 | 1008.4026 | 29.506 | 21.3427 | 36.3295 | 26.9718 | 28.6688 | ... | 서울 | 종로구 | 평창동 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101056 | 평창동 | POLYGON ((126.97508 37.63118, 126.97468 37.629... |
| 3 | 20200513 | 10 | 11110560 | 1101056010001 | 792.4054 | 11.0166 | 7.9686 | 31.5255 | 31.5578 | 23.5806 | ... | 서울 | 종로구 | 평창동 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101056 | 평창동 | POLYGON ((126.97508 37.63118, 126.97468 37.629... |
| 4 | 20200513 | 17 | 11110560 | 1101056010001 | 759.8254 | 29.0181 | 20.9898 | 19.9353 | 37.4775 | 16.826 | ... | 서울 | 종로구 | 평창동 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101056 | 평창동 | POLYGON ((126.97508 37.63118, 126.97468 37.629... |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 459647 | 20200513 | 10 | 11740700 | 1125071022701 | 140.6605 | 8.22 | 4.1466 | 6.1204 | 7.0038 | * | ... | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125071 | 둔촌2동 | POLYGON ((127.15671 37.53758, 127.15654 37.537... |
| 459648 | 20200513 | 17 | 11740700 | 1125071022701 | 131.8683 | 5.861 | * | 5.1135 | 6.3122 | * | ... | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125071 | 둔촌2동 | POLYGON ((127.15671 37.53758, 127.15654 37.537... |
| 459649 | 20200513 | 6 | 11740700 | 1125071023701 | 519.4448 | 14.5584 | 7.344 | 17.7149 | 13.6748 | 23.8371 | ... | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125071 | 둔촌2동 | POLYGON ((127.15671 37.53758, 127.15654 37.537... |
| 459650 | 20200513 | 13 | 11740700 | 1125071023701 | 251.7987 | 11.8529 | 5.9792 | 11.1546 | 4.6372 | 5.7058 | ... | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125071 | 둔촌2동 | POLYGON ((127.15671 37.53758, 127.15654 37.537... |
| 459651 | 20200513 | 20 | 11740700 | 1125071023701 | 398.0623 | 12.9668 | 6.5411 | 10.1468 | * | 8.1196 | ... | 서울 | 강동구 | 둔촌2동 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125071 | 둔촌2동 | POLYGON ((127.15671 37.53758, 127.15654 37.537... |
459652 rows × 45 columns
행정동 이름에 맞게 위치(위도, 경도)가 잘 붙여진 것을 볼 수 있다. 혹시나 위치가 안붙은게 있나 확인하는 작업을 해주기 위해서 넣은 코드이다.
h_geo_local[h_geo_local['ADM_CD'].isna()]
| ?"기준일ID" | 시간대구분 | 행정동코드 | 집계구코드 | 총생활인구수 | 남자0세부터9세생활인구수 | 남자10세부터14세생활인구수 | 남자15세부터19세생활인구수 | 남자20세부터24세생활인구수 | 남자25세부터29세생활인구수 | ... | 시도명 | 시군구명 | 행정동명 | SIDO_CD | SIDO_NM | SIGUNGU_CD | SIGUNGU_NM | ADM_CD | ADM_NM | geometry |
|---|
0 rows × 45 columns
(3) point: 시각화를 위한 전처리
다음으로 진행하는 작업은 시각화에 표현을 하기위해 정리해주는 것이다. 밑 코드 결과를 보면 같은 행정동코드에 시간대가 0~23시까지 다양하다는 것을 알 수 있다. 그래서 이들의 평균을 해준다.
h_geo_local[h_geo_local['행정동코드']=='11710631'].sort_values(by=["시간대구분"])
| ?"기준일ID" | 시간대구분 | 행정동코드 | 집계구코드 | 총생활인구수 | 남자0세부터9세생활인구수 | 남자10세부터14세생활인구수 | 남자15세부터19세생활인구수 | 남자20세부터24세생활인구수 | 남자25세부터29세생활인구수 | ... | 시도명 | 시군구명 | 행정동명 | SIDO_CD | SIDO_NM | SIGUNGU_CD | SIGUNGU_NM | ADM_CD | ADM_NM | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 431413 | 20200513 | 0 | 11710631 | 1124066010201 | 29261.1567 | 982.9456 | 491.4728 | 586.949 | 638.7281 | 795.332 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431417 | 20200513 | 1 | 11710631 | 1124066010201 | 29472.2889 | 938.0777 | 469.0388 | 605.032 | 635.7256 | 843.0542 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431421 | 20200513 | 2 | 11710631 | 1124066010201 | 29267.7051 | 978.5644 | 489.2822 | 617.5087 | 638.282 | 826.8054 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431425 | 20200513 | 3 | 11710631 | 1124066010201 | 29190.9486 | 976.6144 | 488.3072 | 589.9348 | 632.9282 | 816.6283 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431404 | 20200513 | 4 | 11710631 | 1124066010201 | 29409.3125 | 1000.6028 | 500.3014 | 600.3267 | 644.9461 | 821.1669 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431410 | 20200513 | 5 | 11710631 | 1124066010201 | 29872.2961 | 994.8333 | 497.4167 | 612.4037 | 631.6917 | 824.4675 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431407 | 20200513 | 6 | 11710631 | 1124066010201 | 30449.8086 | 968.8595 | 484.4298 | 634.3023 | 679.1918 | 861.1436 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431414 | 20200513 | 7 | 11710631 | 1124066010201 | 30764.6349 | 1014.8134 | 507.4067 | 627.5145 | 742.4564 | 818.8834 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431418 | 20200513 | 8 | 11710631 | 1124066010201 | 29694.3545 | 1008.3774 | 504.1887 | 621.0838 | 717.9852 | 815.5838 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431422 | 20200513 | 9 | 11710631 | 1124066010201 | 28589.2626 | 1057.7848 | 528.8924 | 638.4586 | 677.7513 | 753.7369 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431426 | 20200513 | 10 | 11710631 | 1124066010201 | 27871.1314 | 1058.7308 | 529.3654 | 630.9889 | 701.4308 | 733.5563 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431405 | 20200513 | 11 | 11710631 | 1124066010201 | 26594.8280 | 1042.8765 | 521.4383 | 630.605 | 682.089 | 688.9904 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431411 | 20200513 | 12 | 11710631 | 1124066010201 | 25519.5173 | 974.1138 | 487.0569 | 587.2525 | 653.4448 | 655.1081 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431408 | 20200513 | 13 | 11710631 | 1124066010201 | 25836.1763 | 995.703 | 497.8515 | 567.5561 | 648.7952 | 675.6266 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431415 | 20200513 | 14 | 11710631 | 1124066010201 | 25612.1681 | 970.953 | 485.4765 | 564.8113 | 616.906 | 670.9117 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431419 | 20200513 | 15 | 11710631 | 1124066010201 | 25691.4110 | 1005.9315 | 502.9658 | 523.856 | 620.6962 | 662.2305 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431423 | 20200513 | 16 | 11710631 | 1124066010201 | 25567.3587 | 919.0554 | 459.5277 | 547.3936 | 614.9056 | 661.841 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431427 | 20200513 | 17 | 11710631 | 1124066010201 | 25795.5094 | 826.8855 | 413.4428 | 502.0771 | 611.0326 | 693.194 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431406 | 20200513 | 18 | 11710631 | 1124066010201 | 27201.2404 | 891.1131 | 445.5566 | 479.092 | 619.6159 | 758.3916 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431412 | 20200513 | 19 | 11710631 | 1124066010201 | 27959.5327 | 930.8949 | 465.4474 | 480.9509 | 607.2719 | 775.6853 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431409 | 20200513 | 20 | 11710631 | 1124066010201 | 28518.1618 | 857.7065 | 428.8533 | 456.7039 | 571.5066 | 819.1614 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431416 | 20200513 | 21 | 11710631 | 1124066010201 | 29280.4660 | 908.3874 | 454.1937 | 488.0825 | 615.293 | 850.9114 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431420 | 20200513 | 22 | 11710631 | 1124066010201 | 29682.5222 | 1024.5873 | 512.2937 | 560.1995 | 581.1035 | 889.6869 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
| 431424 | 20200513 | 23 | 11710631 | 1124066010201 | 29925.1700 | 1018.9808 | 509.4904 | 633.8475 | 612.5628 | 839.46 | ... | 서울 | 송파구 | 가락1동 | 11 | 서울특별시 | 11240 | 송파구 | 1124066 | 가락1동 | POLYGON ((127.11015 37.50051, 127.11074 37.499... |
24 rows × 45 columns
(4) 각 행정동별 값 하나 : 총생활인구수 평균내기
h_nbh_count_df=local_people[["통계청행정동코드","행정동명","총생활인구수"]].groupby(['통계청행정동코드',"행정동명"],as_index=False).mean()
h_nbh_count_df
| 통계청행정동코드 | 행정동명 | 총생활인구수 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1101053 | 사직동 | 1670.201620 |
| 1 | 1101054 | 삼청동 | 1225.876593 |
| 2 | 1101055 | 부암동 | 762.064492 |
| 3 | 1101056 | 평창동 | 504.943168 |
| 4 | 1101057 | 무악동 | 449.202430 |
| ... | ... | ... | ... |
| 419 | 1125070 | 둔촌1동 | 190.434284 |
| 420 | 1125071 | 둔촌2동 | 526.593601 |
| 421 | 1125072 | 암사1동 | 388.039118 |
| 422 | 1125073 | 천호2동 | 736.710283 |
| 423 | 1125074 | 길동 | 542.493326 |
424 rows × 3 columns
여기서 주의할 점은
- 현재 서울시 행정동은 425개이지만(오류2동이 항동과 오류2동으로 나눠짐),
- 2020년 데이터에서 항동이 존재하지 않아 424개
- 서울에 424 개의 행정동이 존재함을 알 수 있다. 즉, 현재 데이터는 2020년이기 때문에 오류2동만 존대한다.
새롭게 만든 변수와 geojson의 Merge를 통해 시각화에 적합한 형태가 완성되었다.
h_nbh_geo_count_df = pd.merge(h_nbh_count_df, h_cen_str_df,how='inner', left_on='통계청행정동코드', right_on='ADM_CD')
h_nbh_geo_count_df
| 통계청행정동코드 | 행정동명 | 총생활인구수 | SIDO_CD | SIDO_NM | SIGUNGU_CD | SIGUNGU_NM | ADM_CD | ADM_NM | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1101053 | 사직동 | 1670.201620 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101053 | 사직동 | POLYGON ((126.97399 37.57823, 126.97400 37.578... |
| 1 | 1101054 | 삼청동 | 1225.876593 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101054 | 삼청동 | POLYGON ((126.97714 37.59768, 126.97730 37.597... |
| 2 | 1101055 | 부암동 | 762.064492 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101055 | 부암동 | POLYGON ((126.96253 37.60575, 126.96246 37.605... |
| 3 | 1101056 | 평창동 | 504.943168 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101056 | 평창동 | POLYGON ((126.97508 37.63118, 126.97468 37.629... |
| 4 | 1101057 | 무악동 | 449.202430 | 11 | 서울특별시 | 11010 | 종로구 | 1101057 | 무악동 | POLYGON ((126.96079 37.57378, 126.96074 37.573... |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 419 | 1125070 | 둔촌1동 | 190.434284 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125070 | 둔촌1동 | POLYGON ((127.14480 37.51939, 127.14483 37.519... |
| 420 | 1125071 | 둔촌2동 | 526.593601 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125071 | 둔촌2동 | POLYGON ((127.15671 37.53758, 127.15654 37.537... |
| 421 | 1125072 | 암사1동 | 388.039118 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125072 | 암사1동 | POLYGON ((127.13522 37.55473, 127.13569 37.554... |
| 422 | 1125073 | 천호2동 | 736.710283 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125073 | 천호2동 | POLYGON ((127.11633 37.55005, 127.11642 37.550... |
| 423 | 1125074 | 길동 | 542.493326 | 11 | 서울특별시 | 11250 | 강동구 | 1125074 | 길동 | POLYGON ((127.14850 37.54578, 127.14843 37.545... |
424 rows × 10 columns
후에 올릴 예정인 ‘mapbox 패키지를 이용한 시각화’를 위한 geojson 파일의 저장이다. geojson에는 총생활인구수가 추가된 것이다.
to_geo_hang= GeoDataFrame(h_nbh_geo_count_df, crs='EPSG:4326', geometry='geometry')
to_geo_hang.to_file('shp_행정구.geojson', driver='GeoJSON')
이제 시각화를 위한 전처리를 진행했으므로 시각화관련 내용이 이어진다.
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