데이터 분석 및 시각화 경기도 교통카드 지하철 노선도 python

경기도 교통카드 지하철 노선도 데이터 분석 및 시각화는 Python을 활용하여 우리 일상에서 매우 중요한 대중교통 정보를 보다 명확하고 유용하게 만드는 작업입니다. 이번 포스트에서는 경기도 교통카드의 데이터 분석과 시각화 과정을 상세하게 살펴보고, 이를 통해 얻은 인사이트와 함께 실제 코드를 제공하여 독자 여러분이 직접 적용해보실 수 있도록 하겠습니다.

데이터 출처 및 구성

데이터 분석을 시작하기 전에 먼저, 사용할 데이터의 출처 및 구성을 살펴보겠습니다. 이번 분석에는 두 가지 주요 데이터(source) 파일이 사용됩니다.

열 이름	데이터 유형	설명
노선번호	문자열	각 지하철 노선의 고유번호
노선명	문자열	지하철 노선의 이름
기점명	문자열	지하철 노선의 기점역
종점명	문자열	지하철 노선의 종점역
정거장구성	문자열	노선의 정거장 리스트
노선연장	숫자	노선의 길이
개통일자	날짜	노선이 개통된 날짜
운영기관명	문자열	노선을 운영하는 기관의 이름
운영기관전화번호	문자열	운영기관의 전화번호
데이터기준일자	날짜	데이터의 기준일

위의 표에서 볼 수 있듯이, 각 열은 지하철 노선에 대한 상세한 정보를 담고 있습니다. 이를 통해 데이터 분석을 위한 기초 자료로 활용할 수 있습니다.

K-패스 데이터

K-패스 데이터 역시 중요한 자료입니다. 이 데이터는 교통 카드의 할인 혜택 및 환급 정보에 대한 것입니다. 경기도에서 제공하는 최대 53%의 환급 혜택을 포함한 이 데이터는 지하철 노선 데이터와 결합하여 분석될 수 있습니다. 이러한 데이터는 대중교통 이용자들에게 실질적이고 유익한 정보를 제공할 수 있습니다.

이 단계에서 데이터의 구조를 이해하고 적절히 전처리하는 것이 중요합니다. 다음 섹션에서는 Python을 사용하여 데이터를 어떻게 전처리할 것인지에 대해 자세히 설명하겠습니다.

💡 경기도 지하철 노선의 비밀을 밝혀보세요! 💡

👉 지하철 노선도 분석하기

Python을 이용한 데이터 전처리

이제 Python을 사용하여 교통카드 지하철 노선 데이터의 전처리 과정을 살펴보겠습니다. 데이터 전처리는 분석의 첫 단계로, 올바르고 유용한 결과를 도출하기 위한 필수 과정입니다.

기점명 및 종점명에 역 추가하기

가장 먼저, 기점명과 종점명에 역이라는 접미사를 추가하는 작업을 해보겠습니다. 이 작업은 데이터의 통일성을 높이고, 사용자에게 보다 직관적인 정보를 제공하기 위해 필요합니다. 아래의 코드는 기점명과 종점명에 역을 추가하는 함수입니다.

python
def add_station_suffix(name):
if not name.endswith(역):
return name + 역
return name

subway_df[기점명] = subway_df[기점명].apply(add_station_suffix)
subway_df[종점명] = subway_df[종점명].apply(add_station_suffix)

이 코드에서는 endswith 함수를 통해 역 이름의 끝 부분을 확인하고, 조건에 따라 역을 추가합니다. 이러한 전처리 과정을 통해 데이터는 더 명확해지며, 사용자가 이해하기 쉬워집니다.

정거장구성 처리 및 데이터 프레임 생성

두 번째 단계는 정거장구성 열에서 , 또는 +를 기준으로 정거장을 분리하는 것입니다. 이 작업을 통해 정거장 별로 상세한 정보를 담은 새로운 데이터프레임을 생성할 수 있습니다.

python
result = []
for i, row in subway_df.iterrows():
stations = row[정거장구성].split(,)
for station in stations:
parts = station.split(–, 1) # –로 분리
if len(parts) == 2:
정거장_순서 = parts[0]
정거장_이름 = parts[1]
result.append([row[노선번호], row[노선명], row[기점명], row[종점명], 정거장_순서, 정거장_이름])

df_result = pd.DataFrame(result, columns=[노선번호, 노선명, 기점명, 종점명, 정거장 순서, 정거장 이름])

위 코드를 통해 정거장 순서와 이름을 분리하여 새로운 데이터프레임 df_result를 생성할 수 있습니다. 이 데이터프레임은 분석의 다음 단계에 중요한 기초가 됩니다.

기초 통계 및 확인

마지막으로, 앞서 생성한 데이터프레임의 기초 통계와 데이터 차원을 확인하여 데이터가 올바르게 전처리되었는지 점검해볼 필요가 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 코드가 사용됩니다.

python
print(df_result.describe())
print(df_result.shape)

이 부분에서 확인된 정보는 데이터 전처리의 성공 여부를 판별하는 중요한 척도가 됩니다. 이러한 단계를 통해 우리는 데이터의 정합성을 확보하고, 이를 바탕으로 다음 단계의 데이터 시각화 과정에 나아갈 수 있습니다.

💡 교통카드 데이터를 통해 숨겨진 지하철 이용 패턴을 알아보세요. 💡

👉 지하철 이용 패턴 탐색하기

태블로를 이용한 데이터 시각화

이제 Python을 통해 전처리한 데이터를 바탕으로 태블로를 사용하여 시각화해보겠습니다. 데이터 시각화는 복잡한 정보를 직관적으로 전달할 수 있는 방법으로, 특히 대중교통과 관련된 데이터를 설명할 때 매우 유용합니다.

대시보드 구성 및 시각화 기법

태블로에서 대시보드를 구성하는 것은 사용자에게 직관적이면서도 실용적인 정보를 제공하는 좋은 방법입니다. 대시보드를 통해 사용자는 교통카드의 환급 정보, 지하철 노선별 이용 현황 및 기타 다양한 데이터를 한눈에 확인할 수 있습니다.

태블로를 통해 사용할 수 있는 시각화 기법은 다양합니다:

막대 그래프: 지하철 노선별 이용률을 비교할 때 유용합니다.
파이 차트: 교통카드 환급 비율을 시각적으로 표현합니다.
지도 시각화: 지하철 노선의 지리적 분포를 한눈에 확인할 수 있습니다.

위의 시각화 기법을 활용하여 데이터를 분석하면 대중교통 이용자들에게 유익한 통찰력을 제공하게 됩니다. 예를 들어, 특정 노선의 이용률이 낮은 이유를 분석할 수 있고, 이는 관련 정책을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

대시보드의 예제

대시보드의 예제는 다음과 같이 시각화될 수 있습니다:

노선명	이용률	환급 비율
1호선	75%	20%
2호선	60%	15%
3호선	50%	30%

이러한 정보를 통해 노선별 교통카드 또는 할인 혜택의 효과를 명확히 파악할 수 있으며, 더욱 효과적인 대중교통 이용 전략을 개발할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

💡 경기도 지하철 노선에 숨겨진 데이터의 비밀을 지금 알아보세요! 💡

👉 경기도 지하철 데이터 분석하기

결론

이번 포스트에서는 경기도 교통카드와 관련된 데이터를 Python으로 분석하고, 태블로를 통해 이를 시각화하는 과정을 자세히 살펴보았습니다. 데이터 분석 및 시각화는 단순한 기술 이상의 의미가 있으며, 우리 사회의 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

앞으로 데이터 분석을 통해 보다 나은 서비스를 제공하기 위한 노력을 지속해 나가길 바랍니다. 실제 데이터를 전처리하고 시각화하는 과정에서 얻는 경험은 단순한 이론적 지식보다 더욱 소중한 자산이 될 것입니다.

💡 오사카 지하철 요금 및 패스를 비교한 상세 정보를 확인해보세요. 💡

👉 오사카 지하철 요금 확인하기

자주 묻는 질문과 답변

1. 데이터 전처리에 필요한 라이브러리는 무엇인가요?

Python에서는 pandas와 numpy가 데이터 전처리를 위해 가장 많이 사용됩니다. 태블로는 별도의 Python 라이브러리가 필요하지 않으며, 직관적인 인터페이스를 제공하여 쉽게 사용할 수 있습니다.

2. 데이터를 시각화하는데 얼마나 시간이 걸리나요?

데이터의 복잡성에 따라 다르지만, 전처리와 시각화를 포함하여 몇 시간에서 몇 일까지 걸릴 수 있습니다. 그 과정에서 얻는 인사이트가 중요합니다.

3. 태블로는 무료인가요?

태블로는 무료 버전과 유료 버전이 존재합니다. 기본적인 시각화 작업은 무료 버전으로도 가능합니다.

4. 지하철 노선 데이터는 어디서 구할 수 있나요?

지하철 노선 데이터는 각 지역의 교통공사 또는 관련 정부사이트에서 제공하는 공개 데이터를 통해 얻을 수 있습니다.

5. K-패스 혜택은 어떻게 확인할 수 있나요?

K-패스 혜택은 경기도 공식 홈페이지에서 확인할 수 있으며, 사용할 수 있는 조건과 방법에 대한 정보도 포함되어 있습니다.

교통카드 데이터를 활용한 Python 기반 경기도 지하철 노선도 시각화

Table of Contents