Real Estate Data/아파트4 아파트 파이썬 데이터 분석 시리즈 1 - 4 [2023년 구별 아파트 거래량 & 평당 실거래가 추이] 1. 인천시 아파트 실거래 데이터를 활용해서 23년 1년 동안 월별 거래 추이가 어떤지 확인해보겠음 2. 인천시 아파트 전수 데이터는 이전 포스팅에서 확인할 수 있음 3. 우선 평당 실거래가를 아래 파이썬 코드를 통해 히트맵 형식으로 시각화해봤음 df=pd.DataFrame(data) df=df[df['년']=='2023'] df['전용면적']=df['전용면적'].apply(lambda x:float(x)) df['평수']=df['전용면적'].apply(lambda x:x*0.3025) df['거래금액']=df['거래금액'].apply(lambda x:float(x.replace(',',''))) df1=df[['거래금액','법정동시군구코드','평수','월']] df1=pd.merge(df1,se,how.. 2024. 2. 20. 아파트 파이썬 데이터 분석 시리즈 1 - 3 [인천 법정동 세대수 대비 거래량 비중] 1. 지난 포스팅에 이어서 지난 3년간 인천시내 아파트 거래량이 대충 1000건 이상인 지역을 추출함 incc=inc.groupby(['법정동']).count().sort_values(by='거래금액',ascending=False) incc=incc[incc['거래금액']>=1000] 2. 절대적 수치로만 비교하는 것은 큰 의미가 없다고 생각해서 지역 아파트 총 세대수 대비 거래량이 얼마나 되는지 확인해보겠음 3. 아파트 세대 수는 아래 K Apt 공동주택관리정보시스템에서 확인할 수 있음 https://www.k-apt.go.kr/board/boardView.do?seq=6200&board_secret=0&board_type=03&page_no=1&keyword=&board_pwd=&scode_t=01#.. 2024. 2. 15. 아파트 파이썬 데이터 분석 시리즈 1 - 2 [2021년 ~ 2023년 인천시 월별 아파트 거래건수 및 평당 실거래가] 1. 지난 포스팅에서 가지고온 인천시 아파트 거래 데이터를 가지고 계속 분석을 해보겠다. 2. 이번에는 지난 3년간 월별 아파트 거래건수와 평당 실거래가를 확인해보겠다. 3. 기존 데이터 전처리를 통해 월별 거래건수와 평당 실거래가를 가지고 왔다. import seaborn as sns from matplotlib.lines import Line2D from matplotlib.patches import Rectangle incheon=pd.DataFrame(data) incheon['거래금액']=incheon['거래금액'].apply(lambda x:int(x.replace(',',''))) inc=incheon.sort_values(by='거래금액',ascending=False)[['거래금액','법정.. 2024. 2. 14. 아파트 파이썬 데이터 분석 시리즈 1 - 1 [인천시 실거래가 Top 10 아파트 순위] https://www.data.go.kr/data/15058747/openapi.do 국토교통부_아파트매매 실거래자료 부동산 거래신고에 관한 법률에 따라 신고된 주택의 실거래 자료를 제공 www.data.go.kr 1. 부동산에 관심이 많아 이번 포스팅을 시작으로 전국 부동산 분석은 해보고자 함 2. 우선 가장 중요한 데이터를 가져와야 하는데, 내가 살고 있는 인천 시단위부터 시작하고자 함. 나중에 추후 전국단위로 넓히겠음 3. 데이터는 맨 위 국토교통부_아파트매매 실거래자료 공공데이터 오픈 API에서 가지고 옴 4. API에서 특정 지역 데이터를 가지고 오기 위해서는 우선 인천의 코드가 필요함. 그건 아래 코드에서 추출 import pandas as pd import requests from bs4 i.. 2024. 2. 13. 이전 1 다음
