[DS_study] CCTV, 인구통계 데이터 합치기

4. 두 데이터 합치기

CCTV_Seoul.head(1)

	구별	CCTV 수	2013년도 이전	2014년	2015년	2016년	최근 증가율
0	강남구	3238	1292	430	584	932	150.619195

pop_Seoul.head(1)

	구별	인구수	한국인	외국인	고령자	외국인 비율	고령자 비율
1	종로구	164257	154770	9487	26182	5.775705	15.939656

# 둘다 구별에 대해 중복되지 않은, 25개의 같은 구를 보유하고 있으므로, how는 문제가 되지 않는다.
data_result = pd.merge(CCTV_Seoul,pop_Seoul,how='inner',on='구별')
data_result.head(3)

	구별	CCTV 수	2013년도 이전	2014년	2015년	2016년	최근 증가율	인구수	한국인	외국인	고령자	외국인 비율	고령자 비율
0	강남구	3238	1292	430	584	932	150.619195	561052	556164	4888	65060	0.871220	11.596073
1	강동구	1010	379	99	155	377	166.490765	440359	436223	4136	56161	0.939234	12.753458
2	강북구	831	369	120	138	204	125.203252	328002	324479	3523	56530	1.074079	17.234651

data_result.tail(3)

	구별	인구수_x	2015년	2016년	최근 증가율	인구수_y	한국인	외국인	고령자	외국인 비율	고령자 비율
22	종로구	1619	211	630	248.922414	164257	154770	9487	26182	5.775705	15.939656
23	중구	1023	72	348	147.699758	134593	125709	8884	21384	6.600640	15.887899
24	중랑구	916	177	109	79.960707	412780	408226	4554	59262	1.103251	14.356800

data_result.columns.unique()

Index(['구별', 'CCTV 수', '2013년도 이전', '2014년', '2015년', '2016년', '최근 증가율', '인구수',
       '한국인', '외국인', '고령자', '외국인 비율', '고령자 비율'],
      dtype='object')

년도별 데이터 컬럼 삭제

• del
• drop()

del data_result['2013년도 이전']
del data_result['2014년']
data_result.drop(['2015년','2016년'],axis=1,inplace=True)

data_result.head()

	구별	CCTV 수	최근 증가율	인구수	한국인	외국인	고령자	외국인 비율	고령자 비율
0	강남구	3238	150.619195	561052	556164	4888	65060	0.871220	11.596073
1	강동구	1010	166.490765	440359	436223	4136	56161	0.939234	12.753458
2	강북구	831	125.203252	328002	324479	3523	56530	1.074079	17.234651
3	강서구	911	134.793814	608255	601691	6564	76032	1.079153	12.500021
4	관악구	2109	149.290780	520929	503297	17632	70046	3.384722	13.446362

인덱스 변경

• set_index()
• 선택한 컬럼을 데이터 프레임의 인덱스로 지정

data_result.set_index("구별",inplace=True)
data_result.head()

	CCTV 수	최근 증가율	인구수	한국인	외국인	고령자	외국인 비율	고령자 비율
구별
강남구	3238	150.619195	561052	556164	4888	65060	0.871220	11.596073
강동구	1010	166.490765	440359	436223	4136	56161	0.939234	12.753458
강북구	831	125.203252	328002	324479	3523	56530	1.074079	17.234651
강서구	911	134.793814	608255	601691	6564	76032	1.079153	12.500021
관악구	2109	149.290780	520929	503297	17632	70046	3.384722	13.446362

상관계수

• corr()
• correlation의 약자이다.
• 상관계수가 0.2 이상의 데이터를 비교

data_result.corr()

	CCTV 수	최근 증가율	인구수	한국인	외국인	고령자	외국인 비율	고령자 비율
CCTV 수	1.000000	-0.264378	0.232555	0.227852	0.030421	0.163905	-0.045956	-0.267841
최근 증가율	-0.264378	1.000000	-0.097165	-0.086341	-0.156421	-0.072251	-0.047102	0.190396
인구수	0.232555	-0.097165	1.000000	0.998151	-0.167243	0.936737	-0.601076	-0.637414
한국인	0.227852	-0.086341	0.998151	1.000000	-0.226853	0.936155	-0.645463	-0.628360
외국인	0.030421	-0.156421	-0.167243	-0.226853	1.000000	-0.175318	0.838612	-0.021147
고령자	0.163905	-0.072251	0.936737	0.936155	-0.175318	1.000000	-0.620300	-0.348840
외국인 비율	-0.045956	-0.047102	-0.601076	-0.645463	0.838612	-0.620300	1.000000	0.242816
고령자 비율	-0.267841	0.190396	-0.637414	-0.628360	-0.021147	-0.348840	0.242816	1.000000

# 데이터 타입을 확인 후 상관계수를 비교한다.
# object 타입이 있는 경우에는 corr 비교가 안되기 때문에
data_result.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 25 entries, 강남구 to 중랑구
Data columns (total 8 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   CCTV 수  25 non-null     int64  
 1   최근 증가율  25 non-null     float64
 2   인구수     25 non-null     int64  
 3   한국인     25 non-null     int64  
 4   외국인     25 non-null     int64  
 5   고령자     25 non-null     int64  
 6   외국인 비율  25 non-null     float64
 7   고령자 비율  25 non-null     float64
dtypes: float64(3), int64(5)
memory usage: 1.8+ KB

data_result['CCTV비율'] = data_result['CCTV 수']/data_result['인구수'] *100
data_result.head()

	CCTV 수	최근 증가율	인구수	한국인	외국인	고령자	외국인 비율	고령자 비율	CCTV비율
구별
강남구	3238	150.619195	561052	556164	4888	65060	0.871220	11.596073	0.577130
강동구	1010	166.490765	440359	436223	4136	56161	0.939234	12.753458	0.229358
강북구	831	125.203252	328002	324479	3523	56530	1.074079	17.234651	0.253352
강서구	911	134.793814	608255	601691	6564	76032	1.079153	12.500021	0.149773
관악구	2109	149.290780	520929	503297	17632	70046	3.384722	13.446362	0.404854

data_result.sort_values(by='CCTV비율',ascending=False).head()

	CCTV 수	최근 증가율	인구수	한국인	외국인	고령자	외국인 비율	고령자 비율	CCTV비율
구별
종로구	1619	248.922414	164257	154770	9487	26182	5.775705	15.939656	0.985651
용산구	2096	53.216374	244444	229161	15283	36882	6.252148	15.088118	0.857456
중구	1023	147.699758	134593	125709	8884	21384	6.600640	15.887899	0.760069
강남구	3238	150.619195	561052	556164	4888	65060	0.871220	11.596073	0.577130
금천구	1348	100.000000	253491	235154	18337	34170	7.233787	13.479769	0.531774