지금은마라톤중

2023.03.02 첫 미드 프로젝트를 하였다. 주제가 중간에 엎어지면서 주제를 다시정해서 밤새가며 진행했다. 서울시에 거주하는 20~30대 1인 가구원들에게 지역을 제안해주는 서비스를 만들려고 했다. 이번 포스팅에서는 내가 진행한 전처리에 대해서만 작성하려고 한다. 인구 수는 줄어 들고 있지만, 가구수는 늘어나는 서울의 인구. 1인 가구의 연령분포는 주로 사회초년생 등 청년층이 구성하고 있으며 경제적인 자유도가 핵심 생산 연령층에 비해 떨어지기 때문에 서울에서 생활하기 위해 고려할 사항이 더 많다. 서울에서 살아가기 위해 이들이 중요하게 보는 지표 등은 무엇이 있는지 세부적으로 분석하여 우선순위별 입지를 알아보고자 한다. 거주지 선택 시 주요사항 - 치안 - 녹지 - 전월세 - 대중교통 - 편의시설 팀..

2023.02.04 이번 미니프로젝트는 KOFIC 영화진흥위원회 홈페이지의 데이터를 사용하여 진행하였다. KOFIC에서 제공하는 박스오피스 데이터와 영화제 수상정보 데이터를 활용하여 영화제 수상이 해당 제작사와 배급사 주가에 영향을 미치는지는 분석해보려고 했다. https://www.kofic.or.kr/kofic/business/main/main.do 영화진흥위원회 홈페이지입니다.(1) 웹매거진 한국영화 영화산업계 주요 이슈를 취재, 분석하여 영화업, 영화정책 연구 분야 종사자에게 제공하는 월간지입니다. 한국영화연감 영화진흥위원회가 매년 발간하는, 한국영화 산업 현 www.kofic.or.kr import pandas as pd import numpy as np from glob import glob ..

스타벅스 api와 같이 국민청원 페이지의 정보를 스크랩핑해오는 미니프로젝트를 진행하였다. import pandas as pd import numpy as np import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs import json from pandas.io.json import json_normalize import datetime 스타벅스 api는 post 방식이었지만 국민청원은 get방식을 사용하여 쿼리스트링을 url 뒤에 붙여 불러왔다. page_no = 1 url = f'https://petitions.assembly.go.kr/api/petits?pageIndex={page_no}&recordCountPerPage=8&sort=AGRE_END_DE-&s..

첫 미니 프로젝트이다. 스타벅스 api를 활용하여 지도에 지역과 매장타입을 입력 받으면 매장의 위치를 마크업하는 함수를 구현하였다. 또한 매장간 거리 차이를 이용하여 상도덕이 없는 매장은 어디인가? 라는 주제로 분석을 해볼려고 했다. 수업에서 계속 csv 파일만 이용하다가 json 형식을 처음 사용해보았다. 불러오는 방식부터 데이터프레임으로 만드는 방법까지 차이가 있어 처음에 당황했다. 불러올 때는 json.load(변수), 데이터프레임으로 만들 때는 json_normalize()를 사용한다. import pandas as pd import requests import json from pandas.io.json import json_normalize # jsnon을 데이터프레임으로 만들 때 사용 fro..