시각화2 Mapbox를 활용한 지역별 코로나 감염자 시각화 공간정보 시각화 라이브러리 중에 가장 직관적이며 시각적으로 매력적이다. 정리가 잘 되어 있는 블로그가 있어 참고했다. 파이썬에서 사용가능한 라이브러리도 있고 마침 구별 경계 json파일이 있어 코로나 이슈에 맞게 활용해보았다. (내가 가진 geojson 파일은 행정동이라 블로그에서 사용한 데이터를 활용했다.) 1. 데이터 수집 2. 데이터 가공 3. 시각화 1. 데이터 수집 import urllib.request url = "http://www.seoul.go.kr/coronaV/coronaStatus.do#status_page_top" page = urllib.request.urlopen(url) page = page.read() BeautifulSoup을 활용하여 데이터를 가져온다. from bs4 .. 2020. 5. 16. Interactive Widget 활용한 시각화 Data 출처 JTBC 유투브 채널 / 2020.05.10 16:52:08 / 88개의 영상정보(최신순) 1. Data load 데이터 수집 및 전처리 과정은 생략한다. 데이터는 아래 깃허브 주소를 참고하면 된다. jtbc = pd.read_csv("C:/Users/kjh96/Github/crawling_JTBC.csv", encoding="CP949", header=None) 2. 시각화 위젯을 사용하기 위한 패키지를 불러온다. import ipywidgets as widgets from ipywidgets import interact, interact_manual import numpy as np import pandas as pd import scipy # import plotly.plotly as.. 2020. 5. 13. 이전 1 다음
