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import pandas as pd # 엑셀 파일 읽어오기 df2=pd.read_excel('쉼터데이터.xlsx') # 결측치 확인하기 df2['도로명주소'].info() # 무더위쉼터 도로명주소 결측치 71개 # 결측치 삭제하기 df2=df2.dropna(subset=['도로명주소']) df2

import pandas as pd #무더위 쉼터 데이터 임포트 및 생성 df=pd.read_excel('쉼터데이터.xlsx') #참조키 생성을 위한 지역구, 지역코드 데이터 프레임 생성 df_code = pd.DataFrame([['강남구', '11680'], ['강동구', '11740'], ['강북구', '11305'], ['강서구', '11500'], ['관악구', '11620'], ['광진구', '11215'], ['구로구', '11530'], ['금천구', '11545'], ['노원구', '11350'], ['도봉구', '11320'], ['동대문구', '11230'], ['동작구', '11590'], ['마포구', '11440'], ['서대문구', '11410'], ['서초구', '11650'], ['성동구', '11200'], ['성북구', '11290'], ['송파구', '11710'], ['양천구', '11470'], ['영등포구', '11560'], ['용산구', '11170'], ['은평구', '11380'], ['종로구', '11110'], ['중구', '11140'], ['중랑구', '11260']], columns = ['지역구', '코드']) df_code #도로명 주소에서 지역구 문자열을 추출하여 컬럼 생성 df['지역구']=df['도로명주소'].str.split(' ', expand=True)[1] #지역구, 지역코드 데이터와 무더위쉼터 데이터 합치기 (참조키 삽입) df2 = pd.merge(df, df_code, how='outer', on='지역구') df2

import pandas as pd df = pd.read_excel('노원구.xlsx') import folium from folium import Choropleth, Circle, Marker m = folium.Map(location=[37.6429841, 127.0742628], zoom_start=15) for 위도, 경도, 시설명 in zip(df['위도'], df['경도'], df['코드']): folium.Circle( location=[위도, 경도], radius=250, fill=True, color="#4169E1", fill_color="#FFFFFF", popup=시설명).add_to(m) m

pip install squarify import matplotlib.pyplot as plt import squarify plt.rcParams['figure.figsize'] = (7, 7) plt.rcParams['font.size'] = 10 sizes = df.total labels= df.코드 squarify.plot(sizes, label=labels, bar_kwargs=dict(linewidth=3, edgecolor="#eee")) plt.axis('off') plt.show()