모두의 데이터분석 with 파이썬 : 4. 대중교통 데이터 프로젝트

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

#11. 대중교통 데이터 시각화하기

# In[6]:


import csv
f = open('subwayfee.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)

for row in data :
    print(row)


# In[8]:


import csv
f = open('subwayfee.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
for row in data :
    for i in range(4,8) :
        row[i] = int(row[i])
    print(row)


# In[12]:


import csv
f = open('subwayfee.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
mx = 0
rate = 0
for row in data :
    for i in range(4,8) :
        row[i] = int(row[i])
    if row[6] != 0 : #만약 row6 값이 0이 아니라면
        rate = row[4] / row[6]
        if rate > mx : #만약 rate 값이 mx 값보다 크다면
            mx = rate #mx 값을 rate 값으로 업데이트로
            print(row, round(rate,2)) #업데이트된 값 출력
            # round(rate,2)는 rate 값을 소수점 둘째 자리까지 반올림하는 명령


# In[15]:


import csv
f = open('subwayfee.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
mx = 0
rate = 0
for row in data :
    for i in range(4,8) :
        row[i] = int(row[i])
    if row[6] != 0 and (row[4]+row[6])>100000: #유무임 승차 인원 합해서 100,000명 이상
        rate = row[4] / (row[4]+row[6])
        if rate > mx : 
            mx = rate 
            print(row, round(rate,2))


# In[17]:


import csv
f = open('subwayfee.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
mx = 0
rate = 0
for row in data :
    for i in range(4,8) :
        row[i] = int(row[i])
    if row[6] != 0 and (row[4]+row[6])>100000: #유무임 승차 인원 합해서 100,000명 이상
        rate = row[4] / (row[4]+row[6])
        if rate > 0.94 : 
            mx = rate 
            print(row, round(rate,2))


# In[95]:


import csv
f = open('subwayfee.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
mx = 0
rate = 0
for row in data :
    for i in range(4,8) :
        row[i] = int(row[i])
    if row[6] != 0 and (row[4]+row[6])>100000: 
        rate = row[4] / (row[4]+row[6])
        if rate > mx : 
            mx = rate 
            mx_station = row[3]+ ' '+ row[1]
print(mx_station, round(mx*100,2))


# In[97]:


import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('subwayfee.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
label = ['유임 승차','유임하차','무임 승차','무임하차']
c = ['#14CCC0', '#389993', '#FF1C6A', '#CC14AF']
plt.rc('font', family='AppleGothic')

for row in data :
    for i in range(4,8) :
        row[i] = int(row[i])
    plt.figure(dpi=300)
    plt.title(row[3]+''+row[1])
    plt.pie(row[4:8], labels=label, colors=c, autopct='%1.f%%')
    plt.axis('equal')
    plt.savefig(row[3]+' '+row[1]+'.png') # 이미지 파일로 저장
    plt.show()

---

​

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

#12.지하철 시간대별 데이터 시각화하기

# In[1]:


import csv
f = open('subwaytime.csv' , 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
for row in data :
    print(row)


# In[13]:


import csv
f = open('subwaytime.csv' , 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)
for row in data :
    row[4:] = map(int,row[4:])
    print(row)


# In[15]:


import csv
f = open('subwaytime.csv' , 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)
result=[]
for row in data :
    row[4:] = map(int,row[4:])
    result.append(row[10])
    print(len(result))
    print(result)


# In[16]:


import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(range(len(result)), result)
plt.show()


# In[17]:


import matplotlib.pyplot as plt
result.sort()  # 오름차순으로 정렬
plt.bar(range(len(result)), result)
plt.show()


# In[20]:


import csv
f = open('subwaytime.csv' , 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)
mx = 0               # 최댓값을 저장할 변수 초기화
mx_station = ''     # 최댓값을 갖는 역 이름 저장 변수 초기화
for row in data :    # 최댓값 찾기(전부 탐색하여 최댓값을 갱신하는 방식)
    row[4:] = map(int, row[4:])
    if sum(row[10:15:2]) > mx :
        mx = sum(row[10:15:2])
        mx_station = row[3]+'('+row[1]+')'
print(mx_station, mx)


# In[21]:


import csv
f = open('subwaytime.csv' , 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)
mx = 0               # 최댓값을 저장할 변수 초기화
mx_station = ''     # 최댓값을 갖는 역 이름 저장 변수 초기화
for row in data :    # 최댓값 찾기(전부 탐색하여 최댓값을 갱신하는 방식)
    row[4:] = map(int, row[4:])
    a = row[11:16:2]    #하차 인원 값 추출하기
    if sum(a) > mx :
        mx = sum(a)
        mx_station = row[3]+'('+row[1]+')'
print(mx_station, mx)


# In[27]:


import csv
f = open('subwaytime.csv' , 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)
mx = 0   
mx_station = ''
t = int(input('몇 시의 승차 인원이 가장 많은 역이 궁금하세요? : '))
                                
for row in data :
    row[4:] = map(int, row[4:])
    a = row[4+(t-4)*2]          # 입력 받은 시각의 승차 인원 값 추출하기
    if a > mx :                 # 모든 데이터 탐색
        mx = a
        mx_station = row[3]+'('+ row[1]+')'
print(mx_station, mx)           # 승차 인원이 가장 큰 역과 인원 값 출력


# In[7]:


import csv
f = open('subwaytime.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)
mx = [0]*24
mx_station = ['']*24
for row in data :
    row[4:]=map(int,row[4:])
    for j in range(24) :
        a=row[j*2+4]
        if a>mx[j]:
                mx[j] = a
                mx_station[j] = row[3]+'(' + str(j+4) + '시)'
print(mx_station)
print(mx)


# In[9]:


import csv
import matplotlib.pyplot as plt
f = open('subwaytime.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)
mx = [0]*24 #시간대별 최대 승차 인원을 저장할 리스트 초기화
mx_station = ['']*24 #시간대별 최대 승차 인원 역 이름을 저장할 리스트 초기화
for row in data :
    row[4:]=map(int,row[4:])
    for j in range(24) :
        a=row[j*2+4] #j값과 인데스 번호 값의 관계식 사용
        if a>mx[j]:
                mx[j] = a
                mx_station[j] = row[3]+'(' + str(j+4) + '시)'
plt.rc('font',family='AppleGothic')
plt.bar(range(24),mx, color='b') # 막대그래프 속성 변경
plt.xticks(range(24),mx_station, rotation=90)
plt.show()


# In[10]:


import csv
import matplotlib.pyplot as plt
f = open('subwaytime.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)
mx = [0]*24 #시간대별 최대 하차 인원을 저장할 리스트 초기화
mx_station = ['']*24 #시간대별 최대 하차 인원 역 이름을 저장할 리스트 초기화
for row in data :
    row[4:]=map(int,row[4:])
    for j in range(24) :
        a=row[j*2+5] #j값과 인데스 번호 값의 관계식 사용
        if a>mx[j]:
                mx[j] = a
                mx_station[j] = row[3]+'(' + str(j+4) + '시)'
plt.rc('font',family='AppleGothic')
plt.bar(range(24),mx, color='b') # 막대그래프 속성 변경
plt.xticks(range(24),mx_station, rotation=90)
plt.show()


# In[15]:


import csv
import matplotlib.pyplot as plt 

f = open('subwaytime.csv', 'r', encoding='utf8')
data = csv.reader(f)
next(data)
next(data)

s_in = [0]*24 # 승차인원을 저장할 리스트 초기화
s_out = [0]*24 # 하차인원을 저장할 리스트 초기화

for row in data :
    row[4:] = map(int, row[4:])
    for i in range(24) :
        s_in[i] += row[4+i*2] 
        s_out[i] += row[5+i*2]
        
        
plt.rc('font', family='AppleGothic')
plt.title('지하철 시간대별 승하차 인원 추이') # 제목 추가
plt.plot(s_in, label='승차') # 승차 인원을 꺾은 선 그래프로 표현
plt.plot(s_out, label='하차') # 하차 인원을 꺾은 선 그래프로 표현
plt.legend()
plt.xticks(range(24), range(4,28))
plt.show()


# In[ ]: