목표
- 강남 3구의 체감안전도가 높다는 기사 검증
- 실제 안전도가 높은지 확인
- 서울시 구별 범죄 발생과 검거율
- 위의 정보로 어떤 결론을 내리고, 어떻게 시각화할 것인지 고민
사용 데이터
1. 서울시 관서별 5대 범죄 발생 검거 현황 : 2015년 (.csv)
1. pandas를 이용하여 데이터 정리하기
# 라이브러리 불러오기
| import numpy as np import pandas as pd |
# 사용 데이터(csv) 읽어들이기
|
crime_anal_police = pd.read_csv('C:/datascience_train/data/02. crime_in_Seoul.csv', thousands=',', encoding='euc-kr') |
 |
2. Google Maps를 이용해서 주소와 위도, 경도 정보 얻기
# Google Maps API 키 얻기
| https://cloud.google.com/maps-platform/ |
 |
 |
# pip install googlemaps
# 라이브러리 불러오기
| import googlemaps |
# google maps 키 인증
|
gmaps_key = '******************************' |
# google maps를 사용해서 '서울중부경찰서' 검색
| gmaps.geocode('서울중부경찰서', language='ko') |
 |
# 경찰서 이름을 '서울oo경찰서'로 만들기
|
station_name = [] for name in crime_anal_police['관서명']: station_name.append('서울' + str(name[:-1] + '경찰서'))
station_name |
 |
# 경찰서 이름을 이용해서 주소 받아오기
|
station_address = [] for name in station_name : tmp = gmaps.geocode(name, language='ko') station_address.append(tmp[0].get('formatted_address'))
tmp_loc = tmp[0].get('geometry') station_lat.append(tmp_loc['location']['lat']) station_lng.append(tmp_loc['location']['lng'])
print(name + '-->' + tmp[0].get('formatted_address')) |
 |
# 주소 확인
| station_address[0:5] |
 |
# 위도 확인
| station_lat[0:5] |
 |
# 경도 확인
| station_lng[0:5] |
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# 주소에서 구만 뽑아서 구별 컬럼 만들기
|
gu_name = [] for name in station_address: tmp = name.split() tmp_gu = [gu for gu in tmp if gu[-1] == '구'][0] gu_name.append(tmp_gu)
crime_anal_police['구별'] = gu_name crime_anal_police.head() |
 |
# 금천경찰서는 관악구에 위치해 있으므로 예외처리
|
crime_anal_police.loc[crime_anal_police['관서명']=='금천서',['구별']] = '금천구' |
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# 수정 내용 파일로 저장
|
crime_anal_police.to_csv("C:/datascience_train/data/02. crime_in_Seoul_include_gu_name.csv", sep=',',encoding='utf-8') |
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3. pivot_table을 이용해서 데이터 정리하기
# 데이터 불러오기
|
crime_anal_raw = pd.read_csv("C:/datascience_train/data/02. crime_in_Seoul_include_gu_name.csv", encoding='utf-8') |
 |
# 관서별 -> 구별
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crime_anal_raw = pd.read_csv("C:/datascience_train/data/02. crime_in_Seoul_include_gu_name.csv", encoding='utf-8', index_col=0) crime_anal = pd.pivot_table(crime_anal_raw, index='구별', aggfunc=np.sum) crime_anal.head() |
 |
# 검거율 계산 / 검거 건수 삭제
| crime_anal['강간검거율'] = crime_anal['강간 검거']/crime_anal['강간 발생']*100 crime_anal['강도검거율'] = crime_anal['강도 검거']/crime_anal['강도 발생']*100 crime_anal['살인검거율'] = crime_anal['살인 검거']/crime_anal['살인 발생']*100 crime_anal['절도검거율'] = crime_anal['절도 검거']/crime_anal['절도 발생']*100 crime_anal['폭력검거율'] = crime_anal['폭력 검거']/crime_anal['폭력 발생']*100 del crime_anal['강간 검거'] del crime_anal['강도 검거'] del crime_anal['살인 검거'] del crime_anal['절도 검거'] del crime_anal['폭력 검거'] crime_anal.head() |
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# 검거율 중 100이 넘는 숫자를 100으로 처리
|
con_list = ['강간검거율','강도검거율','살인검거율','절도검거율','폭력검거율'] for column in con_list: crime_anal.loc[crime_anal[column] > 100, column] = 100
crime_anal.head() |
 |
# 컬럼 이름에서 '발생' 삭제
|
crime_anal.rename(columns = {'강간 발생' : '강간', |
 |
4. 데이터 표현을 위해 다듬기
# 컬럼별로 정규화
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from sklearn import preprocessing col = ['강간','강도','살인','절도','폭력'] x = crime_anal[col].values min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x.astype(float)) crime_anal_norm = pd.DataFrame(x_scaled, columns = col, index= crime_anal.index)
col2 = ['강간검거율', '강도검거율', '살인검거율', '절도검거율', '폭력검거율'] crime_anal_norm[col2] = crime_anal[col2] crime_anal_norm.head() |
 |
# 이전에 한 구별 인구수와 CCTV개수 가져오기
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result_CCTV = pd.read_csv("C:/datascience_train/data/01. CCTV_result.csv", encoding='UTF-8', index_col='구별') |
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# 발생 건수의 합을 '범죄'컬럼으로 만들고 합하기
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col = ['강간', '강도', '살인', '절도', '폭력'] |
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# 검거율의 합을 '검거'컬럼으로 만들고 합하기
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col = ['강간검거율', '강도검거율', '살인검거율', '절도검거율', '폭력검거율'] |
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5. 범죄 데이터 시각화하기
# 그래프에 대한 한글 폰트 문제 해결
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import matplotlib.pyplot as plt if platform.system() == 'Darwin': rc('font', family='AppleGothic') elif platform.system() == 'Windows': font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name() rc('font', family=font_name) else: print('Unknown system.. Sorry~~~~') |
# pairplot으로 강도,살인,폭력 간의 상관관계 그래프로 표현
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sns.pairplot(crime_anal_norm, vars=["강도","살인","폭력"], kind='reg', size=3) |
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# 인구수와 CCTV개수, 살인, 강도의 상관관계
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sns.pairplot(crime_anal_norm, x_vars=['인구수', 'CCTV'], plt.show() |
 |
# 인구수와 CCTV개수, 살인검거율, 폭력검거율의 상관관계
|
sns.pairplot(crime_anal_norm, x_vars=['인구수', 'CCTV'], plt.show() |
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# 검거 컬럼 최고값을 100으로 한정하고 그 값을 정렬
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tmp_max = crime_anal_norm['검거'].max() |
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# heatmap 그리기
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target_col = ['강간검거율', '강도검거율', '살인검거율', '절도검거율', '폭력검거율'] plt.figure(figsize = (10,10)) ax = sns.heatmap(crime_anal_norm_sort[target_col], annot=True, fmt='f', linewidths=.5) buttom,top = ax.get_ylim() ax.set_ylim(buttom+0.5, top-0.5) plt.title('범죄 검거 비율 (정규화된 검거의 합으로 정렬)') plt.show() |
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# 범죄 발생 건수의 합으로 정렬해서 heatmap 확인
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target_col = ['강간', '강도', '살인', '절도', '폭력', '범죄'] plt.figure(figsize = (10,10)) ax = sns.heatmap(crime_anal_norm_sort[target_col], annot=True, fmt='f', linewidths=.5) buttom,top = ax.get_ylim() ax.set_ylim(buttom+0.5, top-0.5) plt.title('범죄 비율 (정규화된 발생 건수로 정렬)') plt.show() |
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# csv 파일로 저장
|
crime_anal_norm.to_csv("C:/datascience_train/data/02. crime_in_Seoul_final.csv", sep=',', encoding='utf-8') |
6. 서울시 범죄율에 대한 지도 시각화
# 한국 지도 json 파일 불러오기
|
import json |
# 서울시 중심의 위도와 경도 정보 입력하고 경계선 그리기
# 살인 발생 건수로 확인
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map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=11, tiles='Stamen Toner') |
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# 강간 발생 건수로 확인
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map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=11, tiles='Stamen Toner') |
 |
# 전체 범죄 발생 건수로 확인
|
map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=11, tiles='Stamen Toner') |
 |
# 인구 대비 살인 발생 비율
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tmp_criminal = crime_anal_norm['살인'] / crime_anal_norm['인구수'] * 1000000 map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=11, tiles='Stamen Toner') map.choropleth(geo_data = geo_str, data = tmp_criminal, columns = [crime_anal.index, tmp_criminal], fill_color = 'PuRd', key_on='feature.id') map |
 |
7. 서울시 경찰서별 검거율과 구별 범죄 발생율을 동시에 시각화하기
# 검거율만 따로 모아두기
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crime_anal_raw['lat'] = station_lat col = ['살인 검거', '강도 검거', '강간 검거', '절도 검거', '폭력 검거'] tmp = crime_anal_raw[col] / crime_anal_raw[col].max() crime_anal_raw['검거'] = np.sum(tmp, axis=1) crime_anal_raw.head() |
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# 지도에서 경찰서 위치 확인
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map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=11) for n in crime_anal_raw.index: folium.Marker([crime_anal_raw['lat'][n], crime_anal_raw['lng'][n]]).add_to(map) map |
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# 검거율을 원으로 표시
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map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=11) for n in crime_anal_raw.index: folium.CircleMarker([crime_anal_raw['lat'][n], crime_anal_raw['lng'][n]], radius=crime_anal_raw['검거'][n]*10, color='#3186cc', fill_color='#3186cc').add_to(map) map |
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# 범죄 발생 건수와 검거율 동시에 표시
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map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=11) map.choropleth(geo_data = geo_str, data = crime_anal_norm['범죄'], columns = [crime_anal_norm.index, crime_anal_norm['범죄']], fill_color = 'PuRd', key_on='feature.id')
for n in crime_anal_raw.index: folium.CircleMarker([crime_anal_raw['lat'][n], crime_anal_raw['lng'][n]], radius=crime_anal_raw['검거'][n]*10, color='#3186cc', fill_color='#3186cc').add_to(map) map |
 |
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