잠시만 기다려 주세요.
datakart 패키지를 활용하여 공공데이터포털 API로부터 서울특별시 아파트 매매 실거래가 데이터를 효율적으로 수집합니다. 🏠pandas DataFrame으로 변환하여 데이터 분석 및 처리를 용이하게 합니다. 📊dealAmount, excluUseAr, sggCd) 의미를 정확히 파악합니다. 📚apt_trade(sido_sgg, yyyymm) 함수로 모듈화하여 특정 시군구 및 연월별 데이터 수집을 자동화하고 재사용성을 높입니다. ⚙️for 반복문과 pd.concat() 함수를 사용하여 여러 연월 및 서울시 모든 행정구역의 아파트 매매 데이터를 일괄적으로 수집하고 하나의 DataFrame으로 통합합니다. 🔄tqdm 패키지를 활용하여 대량의 데이터 수집 과정에서 현재 진행 상황(처리 중인 시군구 및 연월)을 시각적인 진행률 표시줄로 효과적으로 모니터링합니다. ⏳dealAmount 컬럼의 콤마(,)를 제거하고, dealAmount를 정수형(int)으로, excluUseAr를 부동소수점형(float)으로 데이터 타입을 변환하는 전처리 과정을 수행합니다. 🧹dealAmount를 excluUseAr로 나누어 단위 면적당 가격(basePrice)을 산출하고, pivot_table() 함수를 사용하여 시군구별 단위 면적당 평균 가격을 집계합니다. 📈pd.merge() 함수를 사용하여 계산된 시군구별 평균 가격 데이터를 기존의 법정동 코드 데이터와 결합하여 최종 분석 결과를 완성합니다. 🤝range() 함수를 이용한 연월 생성, 데이터 문자열 로딩 이유 등 추가적인 심화 학습 내용을 참고할 수 있습니다. 📖GeoPandas 패키지를 활용하여 분석된 평균 실거래 가격을 지도 위에 시각화할 예정입니다. 🗺️Recommanded Videos
2025. 8. 3.
2025. 10. 21.
2025. 3. 28.
2025. 9. 10.
2024. 7. 29.
![Special Ed Teacher turned Sysadmin and AWS Hero Hiroko Nishimura [Podcast #140]](https://i3.ytimg.com/vi/vgdhty5gTmA/hqdefault.jpg)
2024. 8. 23.