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흰둥이는 코드를 짤 때 짖어 (왈!왈!왈!왈!왈!왈!왈!왈!왈!왈!왈!)

(Python) 전국 도시공원 데이터 프로젝트 본문

파이썬 데이터 분석

(Python) 전국 도시공원 데이터 프로젝트

흰둥아솜사탕 2023. 6. 9. 10:23

728x90

In [ ]:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

In [ ]:

park = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/2. 데이터분석/전국도시공원표준데이터.csv', encoding='ms949')
park.head()

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	공원보유시설(운동시설)	공원보유시설(유희시설)	공원보유시설(편익시설)	공원보유시설(교양시설)	공원보유시설(기타시설)	지정고시일	관리기관명	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명	Unnamed: 19
0	26440-00001	구랑공원	문화공원	NaN	부산광역시 강서구 구랑동 1199-7	35.157215	128.854935	9137.0	4	NaN	화장실	NaN	팔각정자, 파고라2, 평의자6, 앉음벽14.38m, 축구장(골대2), 컨테이너, 안...	2011-09-02	부산광역시 강서구청 녹지공원과	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	NaN
1	26440-00002	압곡공원	근린공원	NaN	부산광역시 강서구 구랑동 1219	35.154655	128.854727	33756.0	4	NaN	NaN	NaN	배드민턴장, 족구장, 파고라4, 안내판, 볼라드7, 데크435.11㎡, 데크계단19...	2008-02-28	부산광역시 강서구청 녹지공원과	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	NaN
2	26440-00003	서연정공원	소공원	NaN	부산광역시 강서구 대저1동 1330-7	35.216183	128.969558	646.0	7	NaN	NaN	NaN	앉음벽13.57m, 트렐리스3, 안내판2, 플랜트2, 파고라, 평의자4	2013-01-23	부산광역시 강서구청 녹지공원과	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	NaN
3	26440-00004	용두공원	어린이공원	NaN	부산광역시 강서구 대저2동 1870-67	35.183679	128.956007	1620.0	NaN	조합놀이기구, 그네	NaN	NaN	정자, 농구장, 평의자6	1998-07-25	부산광역시 강서구청 녹지공원과	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	NaN
4	26440-00005	새동내공원	어린이공원	NaN	부산광역시 강서구 대저2동 2407-1	35.174568	128.950612	1009.0	8	조합놀이기구, 그네, 흔들놀이기구2	NaN	NaN	정자, 평의자14, 트렐리스2, 안내판, 볼라드	1995-04-07	부산광역시 강서구청 녹지공원과	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	NaN

In [ ]:

!sudo apt-get install -y fonts-nanum
!sudo fc-cache -fv
!rm ~/.cache/matplotlib -rf

Reading package lists... Done
Building dependency tree       
Reading state information... Done
fonts-nanum is already the newest version (20180306-3).
0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 28 not upgraded.
/usr/share/fonts: caching, new cache contents: 0 fonts, 1 dirs
/usr/share/fonts/truetype: caching, new cache contents: 0 fonts, 3 dirs
/usr/share/fonts/truetype/humor-sans: caching, new cache contents: 1 fonts, 0 dirs
/usr/share/fonts/truetype/liberation: caching, new cache contents: 16 fonts, 0 dirs
/usr/share/fonts/truetype/nanum: caching, new cache contents: 10 fonts, 0 dirs
/usr/local/share/fonts: caching, new cache contents: 0 fonts, 0 dirs
/root/.local/share/fonts: skipping, no such directory
/root/.fonts: skipping, no such directory
/usr/share/fonts/truetype: skipping, looped directory detected
/usr/share/fonts/truetype/humor-sans: skipping, looped directory detected
/usr/share/fonts/truetype/liberation: skipping, looped directory detected
/usr/share/fonts/truetype/nanum: skipping, looped directory detected
/var/cache/fontconfig: cleaning cache directory
/root/.cache/fontconfig: not cleaning non-existent cache directory
/root/.fontconfig: not cleaning non-existent cache directory
fc-cache: succeeded

In [ ]:

plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')

In [ ]:

park.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 18137 entries, 0 to 18136
Data columns (total 20 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   관리번호          18137 non-null  object 
 1   공원명           18137 non-null  object 
 2   공원구분          18137 non-null  object 
 3   소재지도로명주소      8039 non-null   object 
 4   소재지지번주소       17158 non-null  object 
 5   위도            18137 non-null  float64
 6   경도            18137 non-null  float64
 7   공원면적          18137 non-null  float64
 8   공원보유시설(운동시설)  4845 non-null   object 
 9   공원보유시설(유희시설)  6964 non-null   object 
 10  공원보유시설(편익시설)  5084 non-null   object 
 11  공원보유시설(교양시설)  1160 non-null   object 
 12  공원보유시설(기타시설)  3116 non-null   object 
 13  지정고시일         15225 non-null  object 
 14  관리기관명         17383 non-null  object 
 15  전화번호          16957 non-null  object 
 16  데이터기준일자       18137 non-null  object 
 17  제공기관코드        18137 non-null  object 
 18  제공기관명         18137 non-null  object 
 19  Unnamed: 19   0 non-null      float64
dtypes: float64(4), object(16)
memory usage: 2.8+ MB

In [ ]:

park.isnull().sum()

Out[ ]:

관리번호                0
공원명                 0
공원구분                0
소재지도로명주소        10098
소재지지번주소           979
위도                  0
경도                  0
공원면적                0
공원보유시설(운동시설)    13292
공원보유시설(유희시설)    11173
공원보유시설(편익시설)    13053
공원보유시설(교양시설)    16977
공원보유시설(기타시설)    15021
지정고시일            2912
관리기관명             754
전화번호             1180
데이터기준일자             0
제공기관코드              0
제공기관명               0
Unnamed: 19     18137
dtype: int64

In [ ]:

park.columns

Out[ ]:

Index(['관리번호', '공원명', '공원구분', '소재지도로명주소', '소재지지번주소', '위도', '경도', '공원면적',
       '공원보유시설(운동시설)', '공원보유시설(유희시설)', '공원보유시설(편익시설)', '공원보유시설(교양시설)',
       '공원보유시설(기타시설)', '지정고시일', '관리기관명', '전화번호', '데이터기준일자', '제공기관코드', '제공기관명',
       'Unnamed: 19'],
      dtype='object')

In [ ]:

park.drop(columns=['공원보유시설(운동시설)', '공원보유시설(유희시설)', '공원보유시설(편익시설)',
                   '공원보유시설(교양시설)', '공원보유시설(기타시설)', '지정고시일',
                   '관리기관명', 'Unnamed: 19'], inplace=True)

In [ ]:

park.head()

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명
0	26440-00001	구랑공원	문화공원	NaN	부산광역시 강서구 구랑동 1199-7	35.157215	128.854935	9137.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구
1	26440-00002	압곡공원	근린공원	NaN	부산광역시 강서구 구랑동 1219	35.154655	128.854727	33756.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구
2	26440-00003	서연정공원	소공원	NaN	부산광역시 강서구 대저1동 1330-7	35.216183	128.969558	646.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구
3	26440-00004	용두공원	어린이공원	NaN	부산광역시 강서구 대저2동 1870-67	35.183679	128.956007	1620.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구
4	26440-00005	새동내공원	어린이공원	NaN	부산광역시 강서구 대저2동 2407-1	35.174568	128.950612	1009.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구

In [ ]:

park.plot.scatter(x='경도', y='위도', figsize=(8, 10), grid=True)

Out[ ]:

<Axes: xlabel='경도', ylabel='위도'>

In [ ]:

sns.boxplot(y=park['위도'])

Out[ ]:

<Axes: ylabel='위도'>

In [ ]:

sns.boxplot(y=park['경도'])

Out[ ]:

<Axes: ylabel='경도'>

In [ ]:

# 위도와 경도가 잘못 입력된 데이터를 확인
park.loc[(park['위도'] < 32) | (park['경도'] > 132)]    # Serise 비교 연산자는 비트연산자와 유사 or == |

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명
374	11440-00004	와우공원	근린공원	NaN	서울특별시 마포구 창전동3-231 등 59필지	27.551606	126.929047	73590.0	02-3153-9553	2019-07-22	3130000	서울특별시 마포구
12926	43113-00080	근린공원5(만수공원)	근린공원	NaN	충청북도 청주시 흥덕구 오송읍 만수리 512	36.374204	137.202661	33258.0	043-201-4433	2019-06-21	5710000	충청북도 청주시

In [ ]:

park_loc_error = park.loc[(park['위도'] < 32) | (park['경도'] > 132)]

In [ ]:

# 올바른 데이터만 추출
park = park.loc[(park['위도'] >= 32) & (park['경도'] <= 132)]

In [ ]:

park.shape

Out[ ]:

(18135, 12)

In [ ]:

# '공원면적비율' 파생변수 만들기
# sqrt(공원면적) * 0.01
park['공원면적비율'] = park['공원면적'].apply(lambda x: np.sqrt(x) * 0.01)

<ipython-input-70-c8a17ab5b543>:3: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  park['공원면적비율'] = park['공원면적'].apply(lambda x: np.sqrt(x) * 0.01)

In [ ]:

park.head()

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명	공원면적비율
0	26440-00001	구랑공원	문화공원	NaN	부산광역시 강서구 구랑동 1199-7	35.157215	128.854935	9137.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.955877
1	26440-00002	압곡공원	근린공원	NaN	부산광역시 강서구 구랑동 1219	35.154655	128.854727	33756.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	1.837281
2	26440-00003	서연정공원	소공원	NaN	부산광역시 강서구 대저1동 1330-7	35.216183	128.969558	646.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.254165
3	26440-00004	용두공원	어린이공원	NaN	부산광역시 강서구 대저2동 1870-67	35.183679	128.956007	1620.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.402492
4	26440-00005	새동내공원	어린이공원	NaN	부산광역시 강서구 대저2동 2407-1	35.174568	128.950612	1009.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.317648

In [ ]:

# '도로명 주소'는 입력되지 않고, '지번 주소'만 입력된 데이터를 확인
park.loc[park['소재지도로명주소'].isnull() & park['소재지지번주소'].notnull()]

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명	공원면적비율
0	26440-00001	구랑공원	문화공원	NaN	부산광역시 강서구 구랑동 1199-7	35.157215	128.854935	9137.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.955877
1	26440-00002	압곡공원	근린공원	NaN	부산광역시 강서구 구랑동 1219	35.154655	128.854727	33756.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	1.837281
2	26440-00003	서연정공원	소공원	NaN	부산광역시 강서구 대저1동 1330-7	35.216183	128.969558	646.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.254165
3	26440-00004	용두공원	어린이공원	NaN	부산광역시 강서구 대저2동 1870-67	35.183679	128.956007	1620.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.402492
4	26440-00005	새동내공원	어린이공원	NaN	부산광역시 강서구 대저2동 2407-1	35.174568	128.950612	1009.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.317648
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
18132	28140-00009	송림4공원	어린이공원	NaN	인천광역시 동구 송림동 291-6	37.478715	126.653257	412.9	032-770-6205	2019-07-30	3500000	인천광역시 동구	0.203199
18133	47760-00002	서부공원	근린공원	NaN	경상북도 영양군 영양읍 서부리 123	36.660456	129.114953	56045.0	054-680-6340	2019-09-05	5170000	경상북도 영양군	2.367383
18134	47760-00003	입암공원	근린공원	NaN	경상북도 영양군 입암면 신구리 산27-5	36.594802	129.093007	109262.0	054-680-6340	2019-09-05	5170000	경상북도 영양군	3.305480
18135	47760-00004	수비공원	근린공원	NaN	경상북도 영양군 수비면 발리리 산48	36.761440	129.200011	67159.0	054-680-6340	2019-09-05	5170000	경상북도 영양군	2.591505
18136	47760-00005	삼지연꽃 테마파크	수변공원	NaN	경상북도 영양군 영양읍 삼지리 200	36.662816	129.129372	380000.0	054-680-6340	2019-09-05	5170000	경상북도 영양군	6.164414

10096 rows × 13 columns

In [ ]:

# '도로명 주소'와 '지번 주소'가 모두 입력된 데이터를 확인
park.loc[park['소재지도로명주소'].notnull() & park['소재지지번주소'].isnull()]

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명	공원면적비율
2132	46130-00071	오복공원	근린공원	전라남도 여수시 경호동 239번지	NaN	34.709529	127.722047	16036.0	061-659-4627	2019-06-13	6460000	전라남도	1.266333
2133	46130-00072	대경도공원	근린공원	전라남도 여수시 경호동 193-2	NaN	34.707635	127.722798	26384.0	061-659-4627	2019-06-13	6460000	전라남도	1.624315
2135	46130-00076	성산공원	근린공원	전라남도 여수시 화장동 949	NaN	34.774538	127.645884	70845.0	061-659-4627	2019-06-13	6460000	전라남도	2.661672
2137	46130-00078	주공공원	어린이공원	전라남도 여수시 신기동 4	NaN	34.765323	127.676103	1500.0	061-659-4627	2019-06-13	6460000	전라남도	0.387298
2138	46130-00079	들몰공원	어린이공원	전라남도 여수시 신기동 5	NaN	34.765144	127.679023	1500.0	061-659-4627	2019-06-13	6460000	전라남도	0.387298
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
18115	44800-00078	남당취락2소공원	소공원	충청남도 홍성군 서부면 남당리 859 일원	NaN	36.539355	126.471621	2395.0	041-630-1268	2019-06-25	4600000	충청남도 홍성군	0.489387
18116	44800-00079	옥암1호소공원	소공원	충청남도 홍성군 홍성읍 옥암리 148-8 일원	NaN	36.593251	126.651456	1142.0	041-630-1268	2019-06-25	4600000	충청남도 홍성군	0.337935
18117	44800-00080	옥암2호어린이공원	어린이공원	충청남도 홍성군 홍성읍 오관리 190 일원	NaN	36.599064	126.663734	1612.0	041-630-1268	2019-06-25	4600000	충청남도 홍성군	0.401497
18118	44800-00081	옥암1호어린이공원	어린이공원	충청남도 홍성군 홍성읍 옥암리 381-3 일원	NaN	36.587390	126.646558	1586.0	041-630-1268	2019-06-25	4600000	충청남도 홍성군	0.398246
18119	44800-00082	홍성읍24호소공원	소공원	충청남도 홍성군 홍성읍 오관리 472 일원	NaN	36.599064	126.663734	701.0	041-630-1268	2019-06-25	4600000	충청남도 홍성군	0.264764

979 rows × 13 columns

In [ ]:

# '도로명 주소'와 '지번 주소'가 모두 입력되지 않은 데이터를 확인
park.loc[park['소재지도로명주소'].isnull() & park['소재지지번주소'].isnull()]

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명	공원면적비율

In [ ]:

# 도로명 주소가 입력되지 않은 데이터를 지번 주소로 대신 채움
park['소재지도로명주소'].fillna(park['소재지지번주소'], inplace=True)

<ipython-input-81-aefedfcc3843>:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  park['소재지도로명주소'].fillna(park['소재지지번주소'], inplace=True)

In [ ]:

park.head()

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명	공원면적비율
0	26440-00001	구랑공원	문화공원	부산광역시 강서구 구랑동 1199-7	부산광역시 강서구 구랑동 1199-7	35.157215	128.854935	9137.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.955877
1	26440-00002	압곡공원	근린공원	부산광역시 강서구 구랑동 1219	부산광역시 강서구 구랑동 1219	35.154655	128.854727	33756.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	1.837281
2	26440-00003	서연정공원	소공원	부산광역시 강서구 대저1동 1330-7	부산광역시 강서구 대저1동 1330-7	35.216183	128.969558	646.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.254165
3	26440-00004	용두공원	어린이공원	부산광역시 강서구 대저2동 1870-67	부산광역시 강서구 대저2동 1870-67	35.183679	128.956007	1620.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.402492
4	26440-00005	새동내공원	어린이공원	부산광역시 강서구 대저2동 2407-1	부산광역시 강서구 대저2동 2407-1	35.174568	128.950612	1009.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.317648

In [ ]:

# split(' ', expend=True): 데이터프레임으로 해당 데이터가 분리되고 인덱싱과 슬라이싱이 가능
#       0       1       2       3
# 부산광역시 강서구 구랑동 1199-7
park['소재지도로명주소'].str.split(' ', expand=True)

Out[ ]:

	0	1	2	3	4	5	6	7	8
0	부산광역시	강서구	구랑동	1199-7	None	None	None	None	None
1	부산광역시	강서구	구랑동	1219	None	None	None	None	None
2	부산광역시	강서구	대저1동	1330-7	None	None	None	None	None
3	부산광역시	강서구	대저2동	1870-67	None	None	None	None	None
4	부산광역시	강서구	대저2동	2407-1	None	None	None	None	None
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
18132	인천광역시	동구	송림동	291-6	None	None	None	None	None
18133	경상북도	영양군	영양읍	서부리	123	None	None	None	None
18134	경상북도	영양군	입암면	신구리	산27-5	None	None	None	None
18135	경상북도	영양군	수비면	발리리	산48	None	None	None	None
18136	경상북도	영양군	영양읍	삼지리	200	None	None	None	None

18135 rows × 9 columns

In [ ]:

# '도로명 주소'에서 '시도'만 추출하여 '시도' 파생변수 만들기
park['시도'] = park['소재지도로명주소'].str.split(' ', expand=True)[0]

In [ ]:

park.head()

Out[ ]:

	관리번호	공원명	공원구분	소재지도로명주소	소재지지번주소	위도	경도	공원면적	전화번호	데이터기준일자	제공기관코드	제공기관명	공원면적비율	시도
0	26440-00001	구랑공원	문화공원	부산광역시 강서구 구랑동 1199-7	부산광역시 강서구 구랑동 1199-7	35.157215	128.854935	9137.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.955877	부산광역시
1	26440-00002	압곡공원	근린공원	부산광역시 강서구 구랑동 1219	부산광역시 강서구 구랑동 1219	35.154655	128.854727	33756.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	1.837281	부산광역시
2	26440-00003	서연정공원	소공원	부산광역시 강서구 대저1동 1330-7	부산광역시 강서구 대저1동 1330-7	35.216183	128.969558	646.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.254165	부산광역시
3	26440-00004	용두공원	어린이공원	부산광역시 강서구 대저2동 1870-67	부산광역시 강서구 대저2동 1870-67	35.183679	128.956007	1620.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.402492	부산광역시
4	26440-00005	새동내공원	어린이공원	부산광역시 강서구 대저2동 2407-1	부산광역시 강서구 대저2동 2407-1	35.174568	128.950612	1009.0	051-970-4536	2019-05-02	3360000	부산광역시 강서구	0.317648	부산광역시

In [ ]:

park['시도'].value_counts()

Out[ ]:

경기도        3318
전라남도       1882
경상남도       1825
서울특별시      1744
충청남도       1723
전라북도       1137
경상북도        917
충청북도        898
울산광역시       887
인천광역시       675
부산광역시       653
강원도         647
대구광역시       586
대전광역시       497
광주광역시       429
제주특별자치도     246
세종특별자치시      70
강원            1
Name: 시도, dtype: int64

In [ ]:

# '시도'에 '강원'을 '강원도'로 변경
park['시도'][park['시도'] == '강원'] = '강원도'

<ipython-input-87-d3958943db97>:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  park['시도'][park['시도'] == '강원'] = '강원도'

In [ ]:

park['시도'].value_counts()

Out[ ]:

경기도        3318
전라남도       1882
경상남도       1825
서울특별시      1744
충청남도       1723
전라북도       1137
경상북도        917
충청북도        898
울산광역시       887
인천광역시       675
부산광역시       653
강원도         648
대구광역시       586
대전광역시       497
광주광역시       429
제주특별자치도     246
세종특별자치시      70
Name: 시도, dtype: int64

In [ ]:

plt.figure(figsize=(8, 10))
sns.scatterplot(data=park, x='경도', y='위도', hue='시도')

Out[ ]:

<Axes: xlabel='경도', ylabel='위도'>

In [ ]:

park_sido = pd.DataFrame(park['시도'].value_counts())
park_sido

Out[ ]:

	시도
경기도	3318
전라남도	1882
경상남도	1825
서울특별시	1744
충청남도	1723
전라북도	1137
경상북도	917
충청북도	898
울산광역시	887
인천광역시	675
부산광역시	653
강원도	648
대구광역시	586
대전광역시	497
광주광역시	429
제주특별자치도	246
세종특별자치시	70

In [ ]:

# value_counts(normalize=True): 전체 합계에 대한 비율이 계산
park_sido_normalize = pd.DataFrame(park['시도'].value_counts(normalize=True))
park_sido_normalize

Out[ ]:

	시도
경기도	0.182961
전라남도	0.103777
경상남도	0.100634
서울특별시	0.096168
충청남도	0.095010
전라북도	0.062696
경상북도	0.050565
충청북도	0.049518
울산광역시	0.048911
인천광역시	0.037221
부산광역시	0.036008
강원도	0.035732
대구광역시	0.032313
대전광역시	0.027406
광주광역시	0.023656
제주특별자치도	0.013565
세종특별자치시	0.003860

In [ ]:

# value_counts(ascending=True): 오름차순으로 정렬
park_sido_ascending = pd.DataFrame(park['시도'].value_counts(ascending=True))
park_sido_ascending

Out[ ]:

	시도
세종특별자치시	70
제주특별자치도	246
광주광역시	429
대전광역시	497
대구광역시	586
강원도	648
부산광역시	653
인천광역시	675
울산광역시	887
충청북도	898
경상북도	917
전라북도	1137
충청남도	1723
서울특별시	1744
경상남도	1825
전라남도	1882
경기도	3318

In [ ]:

# 시도별 합계 데이터(park_sido)와 비율 데이터(park_sido_normalize)를 병합
pd.concat([park_sido, park_sido_normalize], axis=1)

Out[ ]:

	시도	시도
경기도	3318	0.182961
전라남도	1882	0.103777
경상남도	1825	0.100634
서울특별시	1744	0.096168
충청남도	1723	0.095010
전라북도	1137	0.062696
경상북도	917	0.050565
충청북도	898	0.049518
울산광역시	887	0.048911
인천광역시	675	0.037221
부산광역시	653	0.036008
강원도	648	0.035732
대구광역시	586	0.032313
대전광역시	497	0.027406
광주광역시	429	0.023656
제주특별자치도	246	0.013565
세종특별자치시	70	0.003860

In [ ]:

park_sido = park_sido.merge(park_sido_normalize, left_index=True, right_index=True).reset_index()
park_sido

Out[ ]:

	index	시도_x	시도_y
0	경기도	3318	0.182961
1	전라남도	1882	0.103777
2	경상남도	1825	0.100634
3	서울특별시	1744	0.096168
4	충청남도	1723	0.095010
5	전라북도	1137	0.062696
6	경상북도	917	0.050565
7	충청북도	898	0.049518
8	울산광역시	887	0.048911
9	인천광역시	675	0.037221
10	부산광역시	653	0.036008
11	강원도	648	0.035732
12	대구광역시	586	0.032313
13	대전광역시	497	0.027406
14	광주광역시	429	0.023656
15	제주특별자치도	246	0.013565
16	세종특별자치시	70	0.003860

In [ ]:

park_sido.columns = ['시도', '합계', '평균']

In [ ]:

park_sido

Out[ ]:

	시도	합계	평균
0	경기도	3318	0.182961
1	전라남도	1882	0.103777
2	경상남도	1825	0.100634
3	서울특별시	1744	0.096168
4	충청남도	1723	0.095010
5	전라북도	1137	0.062696
6	경상북도	917	0.050565
7	충청북도	898	0.049518
8	울산광역시	887	0.048911
9	인천광역시	675	0.037221
10	부산광역시	653	0.036008
11	강원도	648	0.035732
12	대구광역시	586	0.032313
13	대전광역시	497	0.027406
14	광주광역시	429	0.023656
15	제주특별자치도	246	0.013565
16	세종특별자치시	70	0.003860

In [ ]:

plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.xticks(rotation=45)
sns.barplot(data=park_sido, x='시도', y='합계')

Out[ ]:

<Axes: xlabel='시도', ylabel='합계'>

In [ ]:

plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.barplot(data=park_sido, x='합계', y='시도')

Out[ ]:

<Axes: xlabel='합계', ylabel='시도'>

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