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[파이썬] - 서울시 열린데이터광장 오픈 API 활용해서 서울시 공영주차장 정보를 알아보자 서울시 공영주차장 Open API 이번 포스팅에서는 서울 열린데이터 광장에서 제공하고 있는 Open API를 통해서 서울시에 위치한 공영주차장 정보를 가져오도록 하겠다. 해당 관련 정보는 아래 링크에서 확인할 수 있고, 파이썬 코드를 작성하기 전에 우선 동일 링크에서 API 키를 신청하기 바란다. data.seoul.go.kr/dataList/OA-13122/S/1/datasetView.do 서울시 공영주차장 안내 정보 데이터 이용하기-서울시 공영주차장 안내 정보 data.seoul.go.kr Python Code 우선 아래 코드를 통해서 서울시 공영 주차장 수를 확인해보겠다. 아래 코드를 돌리면 total_num이라는 변수에 총 14,330개의 데이터가 있다는 점을 볼 수 있다. 즉 서울시에는 무려 1.. 2020. 11. 8.
[파이썬] 서울시 공공데이터 API를 활용해 서울시 코로나19 확진자 데이터 분석하기 #1 서울 코로나 확진자 데이터 파이썬으로 분석하기 #1 서울시 공공데이터 API에서 제공하고 있는 코로나 19 확진자 데이터를 가져와서 파이썬으로 다뤄보고자 한다. 시간이 늦어서 한 번에 올리지 않고 이번 포스팅에서는 단순히 서울 공공데이터에서 데이터를 어떻게 가져오는지만 코드로 보여주도록 하겠다. 별거 없다. 굉장히 쉽다. 서울시 코로나 확진자 수 데이터셋 URL 아래 링크로 들어가서 사이트 회원가입 후 API 키 신청을 하면 모든 준비가 끝난다. 해당 API에서 사용할 데이터는 코로나 확진 순번, 코로나 확진 날짜, 코로나 접촉 이력, 지역, 현재 상태 데이터이다. data.seoul.go.kr/dataList/OA-20279/S/1/datasetView.do 서울시 코로나19 확진자 현황 데이터 이용하.. 2020. 10. 27.
손흥민 선수 EPL 시즌별 퍼포먼스를 알아보자 with 파이썬 우리흥 손흥민 선수가 요즘 대세이다 보니 나도 손흥민 선수 관련 콘텐츠를 놓칠 수가 없었다. 아스날 팬으로서 토트넘이 잘 나가기를 바라지는 않지만 그래도 손흥민만큼은 같은 한국인으로서 그래도 잘해줬으면 한다. 여하튼 이번 글에서는 손흥민이 이피엘 진출 후 시즌별로 어떠한 스텟을 쌓았는지 파이썬으로 데이터를 가져와보고 시각화해보도록 하겠다. 밑에서 분석한 데이터는 모두 EPL 경기에 한정돼 있다는 점 참고 바란다. 데이터 소스 이번 분석에는 ESPN EPL 사이트에서 데이터를 가져오도록 하겠다. 단순히 공격 포인트 말고 상세 스텟을 분석해보고 싶은데 그런 데이터를 파이썬으로 쉽게 크롤링할 수 있는 사이트를 아직 찾지 못했다. 그래서 이번에는 ESPN 사이트에서 단순 공격 포인트를 가져오도록 하겠다. www.. 2020. 10. 8.
공공데이터 API를 활용한 국내 대차거래 종목 순위 확인하기 with 파이썬 대차거래란 주식을 장기 보유한 금융 기관이 단기적으로 이를 필요한 타 기관에 수수료를 받고 빌려주는 거래를 의미한다. 주로 주가가 하락이 예상될 때 주식을 빌린 기관에서 매매한 후 나중에 주가가 가격이 하락했을 때 다시 주식을 매수해 차익을 보는 일종 투자 방법이다. 항상 뉴스에서 나오는 공매도가 바로 이러한 투자 방식을 뜻한다. 주식이 없는 상태에서 주식을 빌려 주가 하락에 베팅하여 투자전략이다. 투자를 할 때 대차잔고를 꼭 참고해서 봐야 되는데 그 이유는 특정 종목에 대차 잔고가 많다는 것은 그만큼 금융 기관에서 주가 하락을 전망하는 투자자가 많아졌다는 의미로 풀이가 되기 때문이다. 대차 잔고가 많다고 해서 무조건 공매도로 이어지는 것은 아니지만 그래도 공매도로 사용될 대기자금인 만큼 공매도 선행지표.. 2020. 10. 8.
한국 거래소에 있는 코스피 종목 기본 정보 파이썬으로 가져오기 한국 거래소에서 상장된 주식 종목들에 대해 기본 정보를 가져올 수 있는지 찾아봤더니 역시나 나와 같은 고민을 하고 있었던 사람이 있었다. 아래 링크는 바로 파이썬으로 한국 거래소 사이트에 있는 상장 종목 기본 정보를 가져올 수 있는 패키지이다. "pip install pykrx"로 패키지 설치를 먼저 하기를 바란다. 이번 글에서는 아래 패키지를 활용해서 코스피 종목들 기본 정보에 대해 가져와보고 엑셀로 추출해보겠다. 코드는 굉장히 쉽다 github.com/sharebook-kr/pykrx sharebook-kr/pykrx KRX 주식 정보 스크래핑. Contribute to sharebook-kr/pykrx development by creating an account on GitHub. github.c.. 2020. 10. 4.
공공데이터 API 활용해서 2019년 코스피 배당주 리스트 가져오기 With Python 내가 주식 투자를 할 때 가장 먼저 보는 지표가 바로 배당이다. 지금과 같이 저금리 시대에서 배당주 투자는 현재 저금리 시대 저금과 예금을 완벽히 대체할 수 있는 투자 전략이기 때문이다. 그래서 오늘은 배당 관련해서 파이썬으로 뭘 뽑아보고자 한다. 공공데이터를 살펴보니 국내 코스피/코스닥에 상장된 기업들에 대해 배당금을 얼마나 지급했는지를 API로 제공하고 있어서 파이썬으로 이걸 한번 분석? 추출해보고자 한다. 코스피 시장에서 배당금을 지급하는 기업이 어디인지 데이터로 보도록 하겠다. 1. Data Source 공공데이터 회원가입을 한 후 아래 페이지에서 한국 예탁결제원_주식정보서비스 API 활용 신청을 해야 한다. 신청 즉시 API 키 값이 바로 부여가 될 것이다. data.go.kr/tcs/dss/s.. 2020. 9. 29.
Arsenal/아스널 2019-2020 시즌 분석하기 with Python Arsenal in 2019-2020 프리미어리그 출범 이후 아스널 역사상 거의 최악의 시즌이라고 볼 수 있는 2019-2020 시즌 아스널을 파이썬으로 분석해보고자 한다. 감독이 한 시즌 3명이었고, 주장도 쟈카에서 오바메양으로 바뀐 아주 변화무쌍한 시즌이었던 만큼 꽤 의미 있는 분석 내용이 있을 것 같다. 이번에도 FBref 사이트에서 데이터를 가져와 분석할 예정이며, 분석 내용은 아래와 같다. 데이터가 많지 않아 간단한 분석만 하려고 한다. 포메이션 별 경기 수 시즌에 주장 완장을 찬 선수 리스트 홈/어웨이 경기 결과 볼 점유율에 따른 경기 결과 Data Source fbref라는 축구 통계 사이트를 활용하겠다. 아래 코드에서 df 변수를 출력하면 19-20 시즌 전체 경기 결과를 확인할 수 있다... 2020. 9. 20.
패스트캠퍼스 [머신러닝과 데이터분석 A-Z 올인원 패키지 Online] 파이썬 과정 후기 패스트캠퍼스 강의 신청 내역 결론부터 말하자면 패스트캠퍼스에서 머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 온라인 과정을 수강하기로 한 내 결정은 실수였다. 파이썬을 더 딥하게 공부하고자 신청했던 과정인데 어떠한 도움도 되지 못했다. 매달 5천 원씩 1년 치만 지불하면 된다는 광고에 혹해서 구매를 했는데 지금 상황은 거의 한 6개월째 방치 중에 있고, 매달 돈만 통장에서 빠지고 있다. 사람마다 상황이 다르기 때문에 해당 과정이 도움이 될 수 있고, 안될 수가 있다. 이 글은 단순히 내가 그동안 패스트캠퍼스 과정을 들으면서 느낀 점을 솔직하게 후기를 작성한 것이니 그냥 참고차 보시기를 바란다. 패스트캠퍼스 후기를 검색하면 99%가 긍정적인 글일 텐데 그 이유는 패스트캠퍼스를 가보면 알 수 있다. 해당 과정.. 2020. 9. 17.
파이썬으로 프리미어리그 아스널의 지난 10년 역사 분석하기 EPL Analysis with Python EPL이 개막 함에 따라서 파이썬으로 내가 좋아하는 아스널(Arsenal)의 지난 10년 역사를 분석해보도록 하겠다. 첫 시간인 만큼 간단한 내용만 파이썬으로 분석하고자 한다. 지난 10년간은 아스널의 암흑기여서 기분은 그렇게 좋지는 않다. 지난 10년간 아스날 최종 순위 지난 10년간 아스날 최종 승점 지난 10년간 평균 득점/실점 시즌별 최다 득점자 Data Source 이번 분석에서 사용한 Data Source는 아래 사이트와 같다. 여기 사이트가 데이터 사용이 조금 제한적이라 다른 소스를 찾고 있는데 아마 다음 시간에는 다른 소스를 사용하지 않을까 생각이 든다. fbref.com/ Football Statistics and History | FBref... 2020. 9. 15.
NBA MVP 야니스 아데토쿤보 분석 #2 With Python 야니스 아데토쿤보 분석 With Python 2020/09/09 - [문송충의 코딩하기/NBA 분석 With Python] - NBA MVP 야니스 아데토쿤보의 야투 분석 with Python NBA MVP 야니스 아데토쿤보의 야투 분석 with Python Giannis Antetokounmpo 백투백 MVP가 유력한 야니스 아데토쿤보가 또다시 동부의 벽을 넘지 못했다. 정규 시즌에서는 30개 팀 전체 승률 1위를 기록하는 등 압도적인 경기력을 보인 밀워키 벅스의 모습�� yobro.tistory.com 지난 글에 이어서 NBA MVP이지만 파이널에는 못 가본 크리스 폴 이후 차기 "그그파?(그래서 그분 파이널 진출해보심?)"이 될 가능성이 높은 야니스 아데토쿤보 야투 분석을 파이썬으로 해보도록 하겠다.. 2020. 9. 12.
[갤럭시워치 vs 애플워치] - 네이버 쇼핑 검색어 클릭량 추이 비교 Naver API 쇼핑 인사이트 네이버 데이터랩에서는 단순히 키워드에 대한 검색량뿐만 아니라 특정 쇼핑 분야에서 분석하고자 하는 상품 키워드가 얼마나 많이 클릭되었는지 클릭 추이를 확인할 수 있다. 정확한 클릭량은 알 수 없지만 요청한 기간 중 클릭 횟수가 가장 높은 값을 100으로 두고 나머지 값을 100에 대한 상대적인 값 즉 데이터 추이 정도는 알 수 있다. 여기서는 내가 요즘 들어 가장 사고 싶은 갤럭시 워치에 대한 클릭 추이를 경쟁 제품 애플 워치와 비교함으로써 갤럭시 워치가 국내 시장에서 소비자로부터 어느 정도로 관심을 받고 있는지 알아보도록 하겠다. developers.naver.com/products/datalab/ 데이터랩 API 소개 통합검색어 트렌드, 쇼핑인사이트 developers... 2020. 9. 10.
NBA MVP 야니스 아데토쿤보의 야투 분석 with Python Giannis Antetokounmpo 백투백 MVP가 유력한 야니스 아데토쿤보가 또다시 동부의 벽을 넘지 못했다. 정규 시즌에서는 30개 팀 전체 승률 1위를 기록하는 등 압도적인 경기력을 보인 밀워키 벅스의 모습은 어디로 갔는지 모를 정도로 마이애미 히트에 처참히 무너졌다. 이번 시즌의 실패에는 부덴홀저, 미들턴, 블렛소, 부상 등 다양한 원인이 있겠지만 슈퍼스타이자 팀을 이끌어가야 할 1 옵션 야니스 아데토쿤보가 가장 큰 책임이 있다고 생각한다. 그래서 우리 아데토쿤보의 어떤 점이 문제이길래 2년 연속 동부를 뚫지 못했는지 분석해보고자 한다. 우선 아데토쿤보의 가장 큰 약점으로 뽑히는 야투를 데이터로 한번 샅샅이 보고자 한다. 분석 내용 쿤보는 뛰어난 운동신경과 긴 팔을 활용해서 인사이드에서는 그 .. 2020. 9. 9.

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