2018.8.17(토) 파이콘 한국 2018에서 발표한 'Dive Into 파이써니스쿨'의 발표 내용입니다.
발표한 코드는
https://github.com/greatsong/pycon2018/
https://notebooks.azure.com/greatsong/libraries/pycon2018
에서 보실 수 있습니다.
32. “우리 동네의 인구구조는 어떻게 생겼을까?”
“제주도는 정말 여성의 비율이 더 높을까?”
“우리 동네와 가장 인구구조가 비슷한 지역은 어딜까?”
…..
[ 호기심으로 시작하는 데이터 분석 ]
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33. [ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리동네 인구 구조 그려보기 ]
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('age.csv', encoding = 'cp949')
data = csv.reader(f)
result = []
for row in data :
if '신도림' in row[0] :
for i in range(3,len(row)) :
result.append(int(row[i]))
plt.plot(result)
plt.show()
37. [ 인구구조 분석 프로젝트 - 제주도는 여성 비율이 더 높을까? ]
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import matplotlib.pyplot as plt
import csv
f = open('gender.csv', encoding = 'cp949')
data = csv.reader(f)
m = []
f = []
age = []
name = input('궁금한 동네를 입력해주세요 : ')
for row in data :
if name in row[0] :
for i in range(3,(len(row)-1)//2) :
m.append(int(row[i]))
f.append(int(row[i+(len(row)-1)//2]))
age.append(i-3)
break
plt.title(name+' 지역의 성별 인구 그래프')
plt.scatter(m, f, c = age, alpha=0.5, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.plot(range(max(f)),range(max(f)), 'g')
plt.show()
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import csv
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family = 'AppleGothic')
f = open('age.csv', encoding = 'cp949')
data = csv.reader(f)
next(data)
data = list(data)
pivot = []
name = input('어떤 지역의 인구구조가 궁금하신가요? : ')
for row in data :
if name in row[0] :
for i in range(3,len(row)) :
pivot.append(int(row[i])/int(row[2]))
break
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리 동네와 가장 비슷한 곳은? ]
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mn = 1
for row in data :
s = 0
for i in range(3, len(row)) :
row[i] = int(row[i])/int(row[2])
tmp = (row[i] - pivot[i-3])
s = s + tmp
if s < mn and (name not in row[0]) :
result = []
for i in range(3, len(row)) :
result.append(row[i])
mn = s
result_name = row[0]
plt.plot(pivot, label = name)
plt.plot(result, label = result_name)
plt.legend()
plt.show()
[ 인구구조 분석 프로젝트 - 우리 동네와 가장 비슷한 곳은? ]