부동산 매매가 데이터 통계 정보 만들기 2편 ㅣ 부동산 매매가 데이터를 가지고 추가적인 통계 자료와 시각적인 그래프를 추가적인 코드를 추가하겠습니다. 부동산 매매가로 충분한 데이터를 따로 만들 수 있지만 우리는 이 자료를 자동화 하는 것이 목표이기 때문이죠.
아직 1편을 못보신 분들은 1편을 보고 따라 가시면 쉬울 겁니다~
2024.09.21 – [부동산/자동화 프로젝트] – 부동산 매매가 데이터 통계 정보 만들기 1편
1편에서 만든 코드를 다시 불러오겠습니다.
import streamlit as st
import pandas as pd
import PublicDataReader as pdr
from datetime import datetime
import json
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import os
# Streamlit secrets에서 API 키 및 파일 경로 가져오기
service_key = st.secrets["general"]["SERVICE_KEY"]
json_file_path = "district.json"
# PublicDataReader API 서비스 키 사용
api = pdr.TransactionPrice(service_key)
# DistrictConverter 클래스 정의
class DistrictConverter:
def __init__(self):
self.districts = self.__read_district_file()
def __read_district_file(self):
with open(json_file_path, 'r') as f:
return json.loads(f.read())
def get_si_do_code(self, si_do_name):
for district in self.districts:
if si_do_name == district["si_do_name"]:
return district["si_do_code"]
def get_sigungu(self, si_do_code):
for district in self.districts:
if si_do_code == district["si_do_code"]:
return district["sigungu"]
# 사용자 입력 받기
st.title("부동산 데이터 조회")
si_do_name = st.sidebar.text_input("시/도를 입력하세요 (예: 서울특별시) 또는 '전국' 입력", "전국")
start_year_month = st.sidebar.text_input("조회 시작 년월 (YYYYMM 형식, 예: 202301)", "")
end_year_month = st.sidebar.text_input("조회 종료 년월 (YYYYMM 형식, 예: 202312)", "")
data_query_button = st.sidebar.button("데이터 조회")
# 사용자 정의 폰트 설정
font_path = os.path.join(os.getcwd(), 'NanumGothicCoding.ttf')
fm.fontManager.addfont(font_path)
plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothicCoding'
# 현재 날짜를 기준으로 기간 설정
now = datetime.now()
if not start_year_month:
start_year_month = f"{now.year}01"
if not end_year_month:
end_year_month = now.strftime("%Y%m")
# 진행 상황 표시
progress_text = st.sidebar.empty()
status_text = st.sidebar.empty()
if data_query_button:
if si_do_name and start_year_month and end_year_month:
# DistrictConverter 인스턴스 생성
converter = DistrictConverter()
# 데이터 수집 및 처리
all_data = pd.DataFrame()
if si_do_name == "전국":
total_count = sum(len(district["sigungu"]) for district in converter.districts)
processed_count = 0
for district in converter.districts:
si_do_code = district["si_do_code"]
sigungu_list = district["sigungu"]
for sigungu in sigungu_list:
sigungu_code = sigungu["sigungu_code"]
sigungu_name = sigungu["sigungu_name"]
# 현재 진행 상황 업데이트
processed_count += 1
progress_text.text(f"진행율: {100 * processed_count / total_count:.2f}% ({processed_count}/{total_count})")
status_text.text(f"현재 처리 중: {sigungu_name} ({sigungu_code})")
df = api.get_data(
property_type="아파트",
trade_type="매매",
sigungu_code=sigungu_code,
start_year_month=start_year_month,
end_year_month=end_year_month
)
df["sigungu_name"] = sigungu_name
df["si_do_name"] = district["si_do_name"]
all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)
else:
si_do_code = converter.get_si_do_code(si_do_name)
sigungu_list = converter.get_sigungu(si_do_code)
total_count = len(sigungu_list)
processed_count = 0
for sigungu in sigungu_list:
sigungu_code = sigungu["sigungu_code"]
sigungu_name = sigungu["sigungu_name"]
# 현재 진행 상황 업데이트
processed_count += 1
progress_text.text(f"진행율: {100 * processed_count / total_count:.2f}% ({processed_count}/{total_count})")
status_text.text(f"현재 처리 중: {sigungu_name} ({sigungu_code})")
df = api.get_data(
property_type="아파트",
trade_type="매매",
sigungu_code=sigungu_code,
start_year_month=start_year_month,
end_year_month=end_year_month
)
df["sigungu_name"] = sigungu_name
df["si_do_name"] = si_do_name
all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)
# 컬럼 이름 변환
columns_to_select = {
"si_do_name": "시도",
"sigungu_name": "시군구",
"umdNm": "법정동",
"roadNm": "도로명",
"bonbun": "지번",
"aptNm": "아파트",
"buildYear": "건축년도",
"excluUseAr": "전용면적",
"floor": "층",
"dealYear": "거래년도",
"dealMonth": "거래월",
"dealDay": "거래일",
"dealAmount": "거래금액",
"aptSeq": "일련번호",
"dealingGbn": "거래유형",
"estateAgentSggNm": "중개사소재지",
"cdealType": "해제여부",
"cdealDay": "해제사유발생일"
}
selected_data = all_data.rename(columns=columns_to_select)[list(columns_to_select.values())]
# 데이터 표로 표시
st.write("### 조회 결과")
st.dataframe(selected_data)
# 분석 자료
st.write("### 분석 자료")
total_transactions = selected_data.shape[0]
st.write(f"총 거래량: {total_transactions}")
# 매월 거래량
monthly_transactions = selected_data.groupby(['거래년도', '거래월']).size().reset_index(name='거래량')
monthly_transactions['합계'] = monthly_transactions['거래량'].sum()
st.write("매월 거래량")
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(monthly_transactions['거래년도'].astype(str) + '-' + monthly_transactions['거래월'].astype(str), monthly_transactions['거래량'], color='skyblue')
plt.title('매월 거래량', fontsize=16)
plt.xlabel('년도-월', fontsize=14)
plt.ylabel('거래량', fontsize=14)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
st.pyplot(plt)
st.dataframe(monthly_transactions)
# 지역별 거래량 (월별)
regional_monthly_transactions = selected_data.groupby(['거래년도', '거래월', '시군구']).size().reset_index(name='거래량')
# 원형 그래프로 거래 비중 시각화
plt.figure(figsize=(8, 8))
regional_summary = selected_data['시군구'].value_counts()
plt.pie(regional_summary, labels=regional_summary.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=plt.cm.Paired.colors)
plt.title('지역별 거래 비중', fontsize=16)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
st.pyplot(plt)
st.write("지역별 거래량 (월별)")
regional_pivot = regional_monthly_transactions.pivot_table(index='시군구', columns='거래월', values='거래량', fill_value=0)
regional_pivot['합계'] = regional_pivot.sum(axis=1)
st.dataframe(regional_pivot)
else:
st.error("모든 필드를 채워주세요.")이제 이 코드를 바탕으로 아래와 같은 출력을 만들기 위해서, 코드를 수정해보겠습니다.
import streamlit as st
import pandas as pd
import PublicDataReader as pdr
from datetime import datetime
import json
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import os
# Streamlit secrets에서 API 키 및 파일 경로 가져오기
service_key = st.secrets["general"]["SERVICE_KEY"]
json_file_path = "district.json"
# PublicDataReader API 서비스 키 사용
api = pdr.TransactionPrice(service_key)
# DistrictConverter 클래스 정의
class DistrictConverter:
def __init__(self):
self.districts = self.__read_district_file()
def __read_district_file(self):
with open(json_file_path, 'r') as f:
return json.loads(f.read())
def get_si_do_code(self, si_do_name):
for district in self.districts:
if si_do_name == district["si_do_name"]:
return district["si_do_code"]
def get_sigungu(self, si_do_code):
for district in self.districts:
if si_do_code == district["si_do_code"]:
return district["sigungu"]
# 사용자 입력 받기
st.title("부동산 데이터 조회")
si_do_name = st.sidebar.text_input("시/도를 입력하세요 (예: 서울특별시) 또는 '전국' 입력", "전국")
start_year_month = st.sidebar.text_input("조회 시작 년월 (YYYYMM 형식, 예: 202301)", "")
end_year_month = st.sidebar.text_input("조회 종료 년월 (YYYYMM 형식, 예: 202312)", "")
data_query_button = st.sidebar.button("데이터 조회")
# 폰트 파일 경로 설정
current_dir = os.getcwd()
font_path = os.path.join(current_dir, 'NanumGothicCoding.ttf')
fm.fontManager.addfont(font_path)
plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothicCoding' # 사용자 선택한 폰트 적용
# 현재 날짜를 기준으로 기간 설정
now = datetime.now()
if not start_year_month:
start_year_month = f"{now.year}01"
if not end_year_month:
end_year_month = now.strftime("%Y%m")
# 진행 상황 표시
progress_text = st.sidebar.empty()
status_text = st.sidebar.empty()
if data_query_button:
if si_do_name and start_year_month and end_year_month:
# DistrictConverter 인스턴스 생성
converter = DistrictConverter()
# 데이터 수집 및 처리
all_data = pd.DataFrame()
if si_do_name == "전국":
total_count = sum(len(district["sigungu"]) for district in converter.districts)
processed_count = 0
for district in converter.districts:
si_do_code = district["si_do_code"]
sigungu_list = district["sigungu"]
for sigungu in sigungu_list:
sigungu_code = sigungu["sigungu_code"]
sigungu_name = sigungu["sigungu_name"]
# 현재 진행 상황 업데이트
processed_count += 1
progress_text.text(f"진행율: {100 * processed_count / total_count:.2f}% ({processed_count}/{total_count})")
status_text.text(f"현재 처리 중: {sigungu_name} ({sigungu_code})")
df = api.get_data(
property_type="아파트",
trade_type="매매",
sigungu_code=sigungu_code,
start_year_month=start_year_month,
end_year_month=end_year_month
)
df["sigungu_name"] = sigungu_name
df["si_do_name"] = district["si_do_name"]
all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)
else:
si_do_code = converter.get_si_do_code(si_do_name)
sigungu_list = converter.get_sigungu(si_do_code)
total_count = len(sigungu_list)
processed_count = 0
for sigungu in sigungu_list:
sigungu_code = sigungu["sigungu_code"]
sigungu_name = sigungu["sigungu_name"]
# 현재 진행 상황 업데이트
processed_count += 1
progress_text.text(f"진행율: {100 * processed_count / total_count:.2f}% ({processed_count}/{total_count})")
status_text.text(f"현재 처리 중: {sigungu_name} ({sigungu_code})")
df = api.get_data(
property_type="아파트",
trade_type="매매",
sigungu_code=sigungu_code,
start_year_month=start_year_month,
end_year_month=end_year_month
)
df["sigungu_name"] = sigungu_name
df["si_do_name"] = si_do_name
all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)
# 컬럼 이름 변환
columns_to_select = {
"si_do_name": "시도",
"sigungu_name": "시군구",
"umdNm": "법정동",
"roadNm": "도로명",
"bonbun": "지번",
"aptNm": "아파트",
"buildYear": "건축년도",
"excluUseAr": "전용면적",
"floor": "층",
"dealYear": "거래년도",
"dealMonth": "거래월",
"dealDay": "거래일",
"dealAmount": "거래금액",
"aptSeq": "일련번호",
"dealingGbn": "거래유형",
"estateAgentSggNm": "중개사소재지",
"cdealType": "해제여부",
"cdealDay": "해제사유발생일"
}
selected_data = all_data.rename(columns=columns_to_select)[list(columns_to_select.values())]
# 데이터 표로 표시
st.write("### 조회 결과")
st.dataframe(selected_data)
# 분석 자료
st.write("### 분석 자료")
total_transactions = selected_data.shape[0]
st.write(f"총 거래량: {total_transactions}")
# 전용면적 데이터 타입 변환 및 결측치 처리
selected_data['전용면적'] = pd.to_numeric(selected_data['전용면적'], errors='coerce')
selected_data.dropna(subset=['전용면적'], inplace=True) # 결측치 삭제
# 매월 거래량
monthly_transactions = selected_data.groupby(['거래년도', '거래월']).size().reset_index(name='거래량')
# 매월 거래량 시각화
st.header("매월 거래량 📅")
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(monthly_transactions['거래년도'].astype(str) + '-' + monthly_transactions['거래월'].astype(str), monthly_transactions['거래량'], color='skyblue')
plt.xlabel('연도-월', fontsize=14)
plt.ylabel('거래량', fontsize=14)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
st.pyplot(plt)
# 매월 거래량 표
st.dataframe(monthly_transactions)
# 전용면적 범위별 거래량
bins = [0, 80, 100, 120, 140, float('inf')]
labels = ['0~80', '80~100', '100~120', '120~140', '140 이상']
selected_data['면적 범위'] = pd.cut(selected_data['전용면적'], bins=bins, labels=labels, right=False)
area_counts = selected_data['면적 범위'].value_counts().sort_index()
# 전용면적 범위별 거래량 시각화
st.header("전용면적 범위별 거래량 📏")
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(area_counts.index, area_counts.values, color='lightgreen')
plt.xlabel('면적 범위', fontsize=14)
plt.ylabel('거래량', fontsize=14)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
st.pyplot(plt)
# 전용면적 범위별 거래량 표
st.dataframe(area_counts.reset_index().rename(columns={'index': '면적 범위', 0: '거래량'}))
# 지역별 면적 대비 거래량
regional_area_counts = selected_data.groupby(['시군구']).size()
# 지역별 면적 대비 거래량 시각화
st.header("지역별 면적 대비 거래량 🌍")
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(regional_area_counts.index, regional_area_counts.values, color='salmon')
plt.xlabel('시군구', fontsize=14)
plt.ylabel('거래량', fontsize=14)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
st.pyplot(plt)
# 지역별 면적 대비 거래량 표
st.dataframe(regional_area_counts.reset_index().rename(columns={0: '거래량', '시군구': '시군구'}))
# 거래유형 분석
transaction_types = selected_data['거래유형'].value_counts()
# 거래유형 분석 시각화
st.header("거래유형 분석 🏠")
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.pie(transaction_types, labels=transaction_types.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=['#ff9999','#66b3ff'])
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
st.pyplot(plt)
# 거래유형 분석 표
st.dataframe(transaction_types.reset_index().rename(columns={'index': '거래유형', 0: '거래량'}))
# 거래량 합계
total_volume = monthly_transactions['거래량'].sum()
st.write(f"거래량 합계: {total_volume} 🏆")이 코드를 실행하면, 간단한 통계 정보까지 포함합니다. 조금 더 다듬는 과정은 3편에서 진행하겠습니다.
감사합니다.
부동산 관련 크롤링 포스팅 모아서 정리해봅니다.
2024.09.15 – [부동산/자동화 프로젝트] – 부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #1
2024.09.15 – [부동산/자동화 프로젝트] – 부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #2
2024.09.15 – [부동산/자동화 프로젝트] – 부동산 매물 정보 수집하기 – 부동산 데이터 네이버 부동산 크롤링 및 가공 #3
2024.09.17 – [부동산/자동화 프로젝트] – [고급] 부동산 정보 필터 고도화 – 네이버 매물 정리하기
# 부동산매매, 부동산매매크롤링, 부동산정보, 매매가조회, 부동산매매조회, 부동산보고서, 부동산자동보고서, 부동산파이썬, 부동산파이썬크롤링
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