728x90
지난 6개월(21년 5월 ~ 11월) 서울 강서구 내 오피스텔 매매가 데이터를 가져오도록 하겠다. 데이터는 공공데이터에서 파이썬으로 가져오도록 하겠다.
데이터 설명은 아래 링크에서 확인할 수 있다.
https://www.data.go.kr/tcs/dss/selectApiDataDetailView.do?publicDataPk=15058452
from urllib.request import urlopen
from urllib.parse import urlencode, unquote, quote_plus
import urllib
import requests
import pandas as pd
import xmltodict
import json
from datetime import datetime
import requests
api='~~'
data=[]
for v in range(202105, 202112):
url = f'http://openapi.molit.go.kr/OpenAPI_ToolInstallPackage/service/rest/RTMSOBJSvc/getRTMSDataSvcOffiTrade?serviceKey={api}'
queryParams = '&' + urlencode({quote_plus('pageNo') : 1, quote_plus('numOfRows') : '1000',
quote_plus('LAWD_CD') : '11500', quote_plus('DEAL_YMD') : v})
url2 = url + queryParams
response = urlopen(url2)
results = response.read().decode("utf-8")
results_to_json = xmltodict.parse(results)
rows = json.loads(json.dumps(results_to_json))
temp=rows['response']['body']['items']['item']
data.extend(temp)
df=pd.DataFrame(data)
추출하면 아래와 같은 데이터셋을 확인할 수 있다.
다음으로 지난 6개월 동안 오피스텔 평당 매매가격을 계산해보도록 하겠다.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format='retina'
df['전용면적']=df['전용면적'].astype(float)
df['평수']=df['전용면적']/3.3
df['거래금액']=df['거래금액'].str.replace(',','')
df['거래금액']=df['거래금액'].astype(int)
df['평당 매매가격']=df['거래금액']/df['평수']
df2=pd.DataFrame(df.groupby(['월']).mean()['평당 매매가격'])
df2=df2.reset_index()
months=[]
for i in df2['월']:
if len(str(i))==1:
months.append('0'+str(i))
else:
months.append(str(i))
df2['거래월']=months
df2=df2.sort_values(by='거래월',ascending=True)
df2['평당 매매가격']=round(df2['평당 매매가격'],2)
plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic'
plt.figure(figsize=(20,11))
plt.bar(df2['거래월'],df2['평당 매매가격'])
for x,y in enumerate(list(df2['평당 매매가격'])):
plt.text(x, y, y, fontsize=13, color='r',
horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom')
plt.title('2021년 5월 ~ 11월 서울 강서구 오피스텔 평당 매매가격')
728x90
반응형
'문송충의 코딩하기 > 파이썬 데이터 분석' 카테고리의 다른 글
2021년 11월 서울 아파트 평균 평당(㎡) 거래 매매가 with python (0) | 2021.12.28 |
---|---|
KODEX 은행, TIGER 은행 지난 5년간 주가 그래프 파이썬으로 그리기 (0) | 2021.03.22 |
공공데이터 Open API를 통해 국내 주요 은행 현황 분석#1 with Python (0) | 2021.03.20 |
네이버에서 국내 ETF 종목 정보 가져와서 분석 with Python (0) | 2021.03.20 |
[파이썬] - 공공데이터 API에서 시도별 미세먼지 PM10 데이터를 가져와서 Folium으로 시각화하기 (0) | 2020.11.28 |
댓글