파이썬으로 대한민국 부동산 통계보기

Python을 사용하여 한국 부동산 시장에 대한 통계를 볼 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 몇 가지 옵션입니다.

웹 스크래핑: BeautifulSoup 또는 Scrapy와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 한국 부동산 시장에 대한 통계를 제공하는 웹 사이트에서 부동산 데이터를 스크랩할 수 있습니다. 데이터가 있으면 Pandas와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터를 정리, 구성 및 분석할 수 있습니다.

API: 한국 통계청과 같은 일부 조직에서는 구조화된 형식으로 부동산 데이터에 액세스할 수 있는 API를 제공합니다. 요청 또는 httplib2와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 API를 호출한 다음 Pandas를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.

CSV 또는 Excel: 일부 조직에서는 다운로드하여 분석할 수 있는 CSV 또는 Excel 형식의 부동산 데이터도 제공합니다.

다음은 Pandas를 사용하여 CSV 파일을 읽고 데이터를 분석하는 방법의 예입니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('path_to_file.csv')
# view the first few rows of the data
print(data.head())
# calculate the average housing price
print(data['price'].mean())
# group the data by city and calculate the average housing price for each city
print(data.groupby('city')['price'].mean())

 

데이터 소스와 데이터의 구조는 검색하고 분석하려는 데이터와 일치해야 하므로 분석을 진행하기 전에 올바른 데이터가 있는지 확인하십시오.