Python 데이터 분석(주피터노트북) - 지하철 시간대 별 데이터 분석(티머니)

데이터 수집

• 대중교통통계자료(https://www.t-money.co.kr/ncs/pct/ugd/ReadTrcrStstList.dev)
• 2022년 6월 자료

 

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')

 

 

데이터 로드

• sheet_name : 사용할 시트 
• skiprows : 건너 뛸 셀
• usecols : 사용할 셀
• thousands

 

데이터 전처리

1) 컬럼명 변경

• Unnamed: 1 --> 호선명
• Unnamed: 3 --> 지하철역
• 승차 --> 승차_4(새벽 4시 승차) ~ 승차_26(새벽 2시 하차)
• 하차 --> 하차_4(새벽 4시 하차) ~ 하차_26(새벽 2시 하차)

• 전체 길이 확인

 

 

EDA

1) 출근 시간대 사람들이 가장 많이 타는 역

• 승차_7 + 승차_8 + 승차_9 = 출근 계

 

2) 출근 시간대 사람들이 가장 많이 내리는 역

• 하차_7 + 하차_8 _ 하차_9 = 하차 계

 

3) 밤 11시에 사람들이 가장 많이 타는 역

 

4) 사용자로부터 입력 받은 시간대에 사랍들이 가장 많이 타는 역

 

5) 시간대별로 승객이 가장 많이 타고 내리는역

 

5-1) 4~24시 컬럼 추출

 

5-2) 각 시간대별 최대인원 추출

 

5-3) 각 시간대별 최대 인원의 인덱스 번호 추출

 

5-4) passenger_max와 kdxmax_list 이용해서 새로운 데이터 프레임 생성(time_df)

 

5-5) idx_max 값을 이용해서 지하철 역 이름 찾기

 

5-6) time_df에 지하철역 컬럼 생성 후 5-1) 번 내용 추가

 

5-7) 승하차 컬럼에서 시간 잘라낸 후 hour 컬럼에 담기

 

5-8) hour의 타입을 int64

 

5-9) 혼잡역 컬럼 생성 : 지하철역_hour(ex 구로 4)

 

6) 시각화 

6-1) 승차시 혼잡역

• pandas

6-2) 하차 시 혼잡역

• pandas

 

6-3) 혼잡한 승하차역

• seaborn barplot

 

• pie plot

 

• seaborn countplot