Chapter2 -4. '기후 동행 카드' 잠재적 수요자 예측하기

파이썬으로 데이터 주무르기 스터디&응용

Chapter2 -4. '기후 동행 카드' 잠재적 수요자 예측하기

꿀복피그 2024. 1. 22. 18:40

안녕하세요! 오늘은 제가 학기 중에 팀플로 진행했던 프로젝트에서

데이터를 전처리하는 방법에 대해 소개하기 위해

찾아왔습니다!

지금까지 데이터를 전처리하는 방법 및 시각화하는 방법에 대해 배웠는데

이번 시간엔 지금까지 배운 방법들을 응용하는 차원에서

데이터를 전처리하는 방법에 대해 포스팅하는 시간을 가질거예요~

먼저 제가 진행한 프로젝트에 대해 간단한 소개 후에 데이터를 전처리하는 방법에 대해 알려드리도록 할게요.

기후 동행 카드란?

: 2024년 1월 23일에 판매 시작하여 서울특별시 내에서 대중교통과 따릉이를 월 65,000원에 무제한으로 이용할 수 있는 카드이다.
단, 기후 동행 카드는 서울시에 승차하여 서울시와 타 지역에서 하차하는 것은 가능하나, 타 지역에서 승차하여 서울시에 하차하는 것은 불가하다는 것이 특징이다.

위에서 소개해드린 것처럼 기후 동행 카드는 서울시에서 거주하는 시민들에게는 이득이지만 타지역에서 서울로 들어올 때는 적용이 안 된다는 점에서 이른바 '반쪽짜리 카드' 라는 말이 나오기도 했습니다.
이에 과연 기후 동행 카드가 실용적인 것인지 알아보기 위해 서울시의 지하철 OD 데이터를 통해 승하차 인원을 분류하여 서울시에서 수도권으로 승하차하는 인원의 비율을 공간적으로 알아보았습니다.

그럼, 오늘은 데이터를 전처리하는 과정을 거치도록 하겠습니다. 오늘 데이터를 전처리하는 과정에는 지난 시간에 배운 QGIS를 사용하는 부분도 잠깐 나오니까 주의깊게 봐주세요~ 그럼 레쓰고!

1. 데이터 가져오기

공공데이터포털에서 서울특별시_지하철 역별 OD 데이터를 다운받는다.
변수명 station_name 에 read_csv() 명령을 통해 해당 파일을 불러온다.
서울교통공사에서 서울시 지하철 경위도 좌표 데이터를 다운받는다.
변수명 station_loc에 read_csv() 명령을 통해 해당 파일을 불러온다.

2. 두 데이터 합치기

변수명 data_result 에 merge()함수를 통해 '승차_역' 칼럼을 기준으로 두 데이터를 하나의 표에 합친다.
이때, 경위도 좌표가 없거나 두 칼럼의 승차역명이 일치하지 않는 승차역이 있기 때문에 how 키워드를 통해 station_name 표에 기준을 맞춰서 표를 합쳐준다.
NaN이 값에 다수 생길텐데, 이를 처리해주기 위해 dropna() 명령을 통해 해당열을 제거해준다.
널값을 제거한 표는 cleaned_result 변수명에 to_csv() 명령을 통해 저장한다.
경위도 좌표가 없는 역은 나중에 따로 처리해서 합쳐주기 위해 isna() 명령을 통해 리스트를 받아놓는다.