Python 데이터 분석(주피터노트북) - 서울시 구별 CCTV 설치 대비 범죄율 데이터 분석

데이터 수집

• 서울 열린 데이터 광장 홈페이지
  • 서울시 주민등록인구(구별) 통계
    • 서울시 자치구 년도별 CCTV 설치현황
    • 서울시 5대 범죄 발생현황 통계
    • 구별 인구 통계 : https://data.seoul.go.kr/dataList/419/S/2/datasetView.do
    • cctv : https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-2734/F/1/datasetView.do
    • 서울시 5대범죄 : https://data.seoul.go.kr/dataList/316/S/2/datasetView.do

 

라이브러리 및 세팅

• import seaborn as sns
• seaborn 폰트 사용 - 한글처리보다 먼저 선언해야함
  • sns.set(font_scale=1)
• import pandas as pd
• import matplotlib.pyplot as plt
• 한글처리
  • plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
  • plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
• 경고 메세지
  • import warnings
  • warnings.simplefilter("ignore")
• seaborn 스타일의 그래프를 사용
  • plt.style.use('seaborn')

 

1. CCTV 설치 현황

데이터 로드

• 필요없는 열 제거 
• , 제거

 

데이터 탐색

 

데이터 전처리

1) NaN 처리 : 0으로 채우기

• fillna

2) 컬럼명 변경

3) 2019년 이전 컬럼 생성

• 2012년 이전 ~ 2019년 데이터 합 담기

 

4) 2019년 이전 컬럼 삭제

 

EDA

1) 구별 CCTV가 가장 적게 설치되어 있는 구 알아보기

 

2) 구별 CCTV가 가장 많이 설치되어 있는 구 알아보기

 

 

2. 서울시 거주 인구 데이터

데이터 로드

• 0,1,3, 행 제외

 

데이터 전처리

1) 컬럼명 변경

• '구 별', '총 인구','한국인','외국인','고령자'

 

EDA

1) 어느 구에서 외국인이 가장 많은가?

2) 어느 구에 고령자 수가 가장 많은가?

3) CCTV 설치 대수 대비 범죄율 파악

• 서울시 구별 인구 + CCTV : merge
• 구 별 컬럼을 인덱스 설정
• 1인당 CCTV 비율 컬럼을 생성

 

상관계수 : corr

• 변수간의 관계의 정도와 방향을 수치로 요약해 주는 지표
• 상관계수는 -1 ~ 1 사이의 값으로 나타남
• 0에 가까울수록 상관 관계는 낮아지며, -1이나 +1에 가까울수록 상관관계는 높아짐
• 증감의 방향이 + 인 경우에는 정적인 상관관계, -인 경우에는 부정적인 상관과계가 있다고 봄

 

1) 총 인구와 CCTV 총계 상관관계

2) 외국인과 CCTV 총계 상관관계

 

시각화

• 1인당 CCTV 비율 bar차트
• matplotlib
• pandas
• seaborn

 

3. 범죄율

 

데이터 로드

• B부터 D 까지만 사용

 

데이터 전처리

1) 컬럼명 변경

2) 구 별 인덱스 설정

3) 검거율 컬럼 생성

4) merge_df와 crime_df : concat

 

시각화