전국 지역별 평당 분양가격 데이터 전처리
전국의 분양가격 데이터를 분석하기 위해서는 먼저 전처리 과정이 필수적입니다. 이번 섹션에서는 데이터를 로드하고 결측치를 처리하며, 최종적으로 평당 분양가격을 계산하여 데이터프레임을 준비하는 과정을 알아보겠습니다. 🏡
데이터 로드 및 전처리 과정
데이터 분석의 첫 단계는 데이터를 직접 로드하는 것입니다. 두 개의 서로 다른 기간의 분양가격 데이터를 사용하여, 2013~2015년과 2015~2021년 데이터를 각각 로드합니다.
이 두 데이터프레임은 서로 다른 구조를 가지고 있지만, 후속 분석을 위해 같은 형태로 변환해야 합니다. 따라서 데이터 전처리를 통해 두 데이터프레임을 통합합니다.
“정확한 데이터 전처리가 성공적인 데이터 분석의 기본이다.”
결측치 처리와 데이터 타입 변환
데이터를 살펴보면, df_last의 ‘분양가격’ 컬럼이 객체형으로 되어 있어 계산을 진행할 수 없습니다. 먼저 결측치를 처리하고, 이 데이터를 숫자형으로 변환해야 합니다.
이렇게 하면 결측치는 NaN으로 변환되며, 숫자형으로 올바르게 변환됩니다. 이후 결측치를 다양한 방법으로 처리할 수 있습니다. 일반적으로는 평균값이나 중앙값으로 대체하거나, 결측치가 있는 행을 삭제하는 방법 등을 사용할 수 있습니다.
계산된 평당 분양가격 추가
df_last는 제곱미터 기준의 분양가격을 가지고 있으므로, 이를 평당 분양가격으로 변환하기 위해 3.3을 곱해 새로운 컬럼을 추가합니다.
이제 ‘평당분양가격’이 추가된 데이터프레임에서 필요 없는 컬럼을 제거하여 최종적으로 필요한 데이터만 남기게 됩니다.
이 과정을 통해 두 데이터프레임에서 필수적인 정보만 포함된 데이터셋을 만들어낼 수 있습니다. 데이터를 시각화하거나 다양한 분석을 진행하기에 적합한 상태로 가공된 것입니다. 📊
이처럼 철저한 데이터 전처리는 정확한 데이터 분석의 근간이 되며, 상관 관계를 살펴보거나 통계적 분석을 진행하는 데 큰 도움을 줍니다.
👉전국 평균 가격 확인데이터 통합 및 정리
데이터 분석의 첫 단계인 데이터 통합 및 정리는 효과적인 분석을 위한 필수 과정입니다. 이번 섹션에서는 겨냥한 컬럼으로 데이터프레임을 정리하고, melt 함수를 사용하여 tidy data를 생성하며, 필요 없는 컬럼을 삭제하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 💻✨
겨냥한 컬럼으로 데이터프레임 정리
첫 단계로, 각각의 데이터프레임에서 분석에 필요한 주요 컬럼만 선택하여 새 데이터프레임을 생성합니다. 예를 들어, 2013~2015년의 평균 평당 분양가격 데이터를 포함하는 와 2015~2021년의 데이터 에서 , , , 컬럼만을 포함하는 새로운 데이터프레임을 만들어야 합니다.
이 과정은 데이터의 크기를 줄이고, 분석할 때 불필요한 정보로 인한 오류를 피하는 데 중요한 역할을 합니다.
melt 함수로 tidy data 생성
두 번째 단계에서는 melt 함수를 사용하여 데이터프레임을 tidy data 형태로 변환합니다. tidy data란 각 변수의 값이 각각의 열에 존재하고, 각 관측치가 각각의 행에 존재하는 형식을 의미합니다.
이렇게 함으로써, 시간 정보가 여러 열에 산재해 있던 것이 “기간” 컬럼 아래에 깔끔하게 정리됩니다. 이후, 필요한 연도와 월 정보를 추출하는 함수를 적용하여 더욱 보기 쉬운 데이터로 변환합니다.
필요 없는 컬럼 삭제
마지막 단계에서는 분석에 더 이상 필요하지 않은 컬럼을 삭제하여 데이터프레임을 정리합니다. 불필요한 데이터를 삭제함으로써 데이터의 가독성과 처리 속도가 향상됩니다.
이 작업을 통해, 더 이상 필요 없는 컬럼을 제거하고, 깔끔하게 정리된 데이터프레임을 얻을 수 있습니다.
“정확한 데이터 전처리는 성공적인 데이터 분석의 시작입니다.”
지금까지 데이터 통합 및 정리 과정에 대해 알아보았습니다. 이 과정들은 데이터 분석에 있어 큰 영향을 미치며, 잘 정리된 데이터는 더욱 정확한 분석 결과를 도출할 수 있도록 돕습니다. 🗂️📊
👉데이터프레임 통합법 배우기다양한 시각화 기법으로 데이터 분석
데이터 분석에서 시각화 기법은 필수적입니다. 이를 통해 데이터의 패턴과 트렌드를 명확하게 파악할 수 있으며, 분석 결과를 효과적으로 전달할 수 있습니다. 이번 섹션에서는 지역별 평균 분양가격을 시각화하고 연도별 트렌드를 분석하는 방법, 그리고 효과적인 시각화 도구와 기법에 대해 알아보겠습니다. 📊
지역별 평균 분양가격 시각화
평균 분양가격은 지역에 따라 큰 차이를 보입니다. 이를 시각화하기 위해, 먼저 데이터를 분석합니다.
위 코드를 통해 수평 막대 그래프를 작성할 수 있습니다. 결과적으로 서울 지역이 다른 지역들에 비해 압도적인 평균 분양가격을 보여줍니다.
또한, 시각화를 통해 지역별 평당 분양가격의 분포를 파악할 수 있습니다:
연도별 분양가격 트렌드 분석
부동산 시장이 어떻게 변화하고 있는지를 분석하기 위해 연도별 분양가격의 트렌드를 확인할 수 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 과정을 거칩니다:
- 데이터를 연도 및 지역별로 그룹화합니다.
- 원하는 지역만 선택하여 시각화합니다.
이 그래프를 통해, 특정 지역들은 시간이 지남에 따라 일정한 상승세를 보이고 있으며, 이를 통해 향후 부동산 시장의 트렌드를 예측할 수 있습니다.
“시각화는 데이터를 이야기하게 하는 중요한 도구다.”
효과적인 시각화 도구 및 기법
효과적인 데이터 시각화를 위해 여러 도구와 기법을 사용할 수 있습니다. 다음은 주요 시각화 도구와 기법들입니다:
- Seaborn: 복잡한 시각화를 간단히 구현할 수 있으며, 다양한 테마와 색상 설정이 가능합니다.
- Matplotlib: 범용적이며 많은 기능을 제공하지만, 세밀한 설정에 조금 더 많은 코드가 필요할 수 있습니다.
- Plotly: 대화형 그래프를 쉽게 만들 수 있어, 사용자가 직접 그래프와 상호작용할 수 있도록 제공됩니다.
이렇게 다양한 도구를 활용하여 시각화 기법을 적용하면, 데이터 설명이 한층 더 강화되며 청중의 이해를 돕는 결과를 가져옵니다.
결론적으로, 데이터 분석과 시각화를 통해 우리는 인사이트를 얻고, 데이터에 숨겨진 스토리를 끌어낼 수 있습니다. 🏘️💡
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