Python 데이터 분석(주피터 노트북) - 한국 관광_201901

데이터 수집

• https://datalab.visitkorea.or.kr/datalab/portal/main/getMainForm.do
• 한국관광공사

 

라이브러리 및 세팅

• import pandas as pd
• import numpy as np
• 경고 메세지
  • import warnings
  • warnings.simplefilter("ignore")

 

데이터 로드

• usecols : 사용하고 싶은 컬럼
• skipfooter : 아래에 행 제거
• header : 첫 행을 1번행으로 사용

데이터 탐색

• head
• tail
• shape
• info
  • null 데이터 확인
  • Dtype 확인
    • object : 범주형 데이터
    • int : 수치형 데이터 ==> describe 확인
• describe

 

※ 관광, 상용, 공용, 유학/연수 데이터 중에서 min 값이 0인 이유

• null 값이 없는데 왜 0인가?
• 조건 생성 == condition
• 목적으로 인해 0 값이 들어가있음
• 교포 소계가 기타 값에만 들어있어서 다른 값에 0

 

1) 기준년월 컬럼 생성

'2019-01' 값 추가

 

2) 국적별 입국자

어떤 나라들이 국적으로 잡혀 있는지

 

3) 아시아주, 미주, 구주, 대양주, 아프리카주, 기타대륙, 교포소계 국적 제거

• 제거할 컬럼 리스트 만들기
• 67-> 60

 

4) 인덱스 확인

• 중간 중간 값을 삭제해서 빠진 인덱스 번호 확인
• 0~ 59번까지 번호 재지정

4-1) 인덱스 재지정

• reset_index(drop=True, inplace=True)
• .index = np.arange(len(kto_201901_country))

 

5) 대륙컬럼 추가

• 아시아 25번, 아메리카 5번, 유럽 23번,.. 리스트 만들기

 

6) 국적별 관광객 비율

• 관광객 비율 = 관광 / 계 * 100
• 소수점 한자리 : round(계산값 ,1)

 

7)관광객 비율이 높은 순 상위 5개국 추출

 

8) 관광객 비율이 낮은 순 상위 5개국 추출

 

9) 대륙별 관광객 비율 평균

• groupby ?
• pivot_table ?

 

10) 중국 관광객

 

11) 기준년월별로 전체 외국인 관광객 대비 국적별 관광객 비율

• 관광 목적으로 온 모든 합 대비 나라별 비율
• 전체 비율(%) = 관광 / 관광목적의 전체 외국인 수 * 100