파이썬으로 데이터 주무르기

• 파이썬으로 데이터 주무르기 집필하고서 책 내용의 데이터와 소스코드를 최신으로 관리할 목적으로 유지하는 공간입니다.
• IT의 빠른 흐름 때문에 책 집필 후에 아래의 상황을 자주 만나게 됩니다.
  • 분석하려는 인터넷 사이트가 변경
  • 최신 버젼의 모듈이 문법이 변경
• 그래서 이 공간은 책이 다룬 데이터와 소스코드를 단순히 공개하는 것이 아니라 보다 적극적으로 독자를 위해 항상 소스코드가 공개되도록 유지하겠습니다.
  • 단, 분석하려는 해당 사이트가 아예 없어지거나
  • 해당 모듈이 더이상 버전업등의 지원이 없는 경우는 예외로 합니다.

관련 사이트

• 본 책에서 일부 중복되거나 혹은 시점의 차이는 있지만, 단편적 이야기들과 못다한 이야기들은 저자인 PinkWink의 블로그에서 볼 수 있습니다.
  • PinkWink의 블로그 : PinkWink의 블로그
• 본 책의 내용에서 더 자세하고 발전된 내용과 다양한 추가 예제는 패스트캠퍼스에서 강의로 진행되고 있습니다.
  • 패스트캠퍼스 강의 : 파이썬을 활용한 데이터 분석 입문 CAMP

목차별 소스코드 학습시 주의 사항

• 집필 후 모듈의 업데이터 및 데이터의 취득 방법이나 그 내용이 변경된 경우에 대해서만 정리합니다.

1장 서울시 구별 CCTV 현황 분석

• 소스코드 : 바로가기

• 오타 수정

  • P34, In [26] 바로 위의 줄 df.loc[:, ['A', 'B']라고 --> df.loc[:, ['A', 'B']] (helpotcreator님 감사합니다.)
  • P36, In [32] : df.iloc[[1,2,4],[0,2]] --> In [32] : df.iloc[[1,2,4],[0:2]] (조힘찬빛님 감사합니다.)
  • P38, In[40] df2['E'].isIn(['two','four']) --> In[40] df2['E'].isin(['two','four']) (focussjh님 감사합니다.)
  • P40, In[44] x.mIn() --> x.min() (buillee님 감사합니다.)
  • P54, 밑에서 세 번째 줄, 0.7 이하면 뚜렷한 상관관계 --> 0.7 이상이면 뚜렸한 상관관계 (김혁님 감사합니다.)
  • P57, In [95] np.arrange --> np.arange (김혁님 감사합니다.)

2장 서울시 범죄 현황 분석

• 소스코드 : 바로가기

• 구글 지도 API의 유료화 진행에 대해

  • 구글 지도 API가 최근 유료화 되었습니다. 그러나 학습용으로는 구글이 매월 200달러 규모의 크래딧을 지원하기 때문에 신용카드는 등록하더라도, 실제로 결재가 되지는 않을 것 같습니다. 바로가기

• 오타 수정

  • P79, 그림 2-7과 같이 --> 그림 2-9와 같이 (김혁님 감사합니다.)
  • P83, In[7]의 마지막 print문이 앞으로 들여쓰기가 되어야 합니다. 단, for문안에는 있어야 하구요. github 소스를 확인해 주세요. (pitbulls님 감사합니다.)
  • P86, In [13] crime_anal_police.loc[crime_anal_police['관서명']=='금천서', ['구별']] = '금천서' --> crime_anal_police.loc[crime_anal_police['관서명']=='금천서', ['구별']] = '금천구' (grabchance님 감사합니다.)
  • P87, In [15] ccrime_anal_police.head() --> crime_anal_police.head() (조힘찬빛님 감사합니다.)
  • P93, In [32]의 마지막 명령인 crime_anal.head() 명령은 앞으로 당겨야합니다. 즉, indent 적용이 안되어야 합니다. (김혁님 감사합니다.)

• 교재 대비 데이터나 환경이 변경된 사항

  • 교재에서 접근하는 방식으로 데이터를 얻으로 가면 교재 집필하던 때와 데이터의 형식이 변경되어 있습니다.
  • 지금은 데이터를 얻는 것이 실제 데이터라는 것에 대한 증명일 뿐이므로, 해당 데이터를 Github에서 배포하는 데이터를 다운받는 것으로 합니다.

• 교재 대비 코드가 변경된 사항

  • Matplotlib의 heatmap 등을 그릴때 cmap의 디폴트 설정이 변경되어 heatmap 등에서 cmap을 적용할 때 옵션을 잡아주어야 교재와 동일한 효과가 나타납니다. (소스코드에 모두 반영됨)
  • Folium이 0.4.0으로 판올림 되면서 choropleth 명령에서 geo_str 옵션명이 geo_data 옵션명으로 변경되었습니다.. (소스코드에 모두 반영)
  • Folium이 0.4.0으로 판올림 되면서 circle marker 적용할때, fill=True 옵션을 반듯이 사용해야 합니다. (소스코드에 모두 반영)

3장 시카고 샌드위치 맛집 분석

• 소스코드 : 바로가기1, 바로가기2

• 오타 수정

  • P125, 밑에서 두 번째 줄, 02. test_first.html --> 03. test_first.html
  • P151, 첫 줄, 코드 [105]를 --> 코드 [51]을 (조힘찬빛님 감사합니다.)
  • P159의 In[2]에 page = url_base+url_sub --> page = urlopen(url_base+url_syb) 로 변경되어야 합니다. (buillee님 감사합니다.)

• 교재 오류 수정

  • P144 In [41] 제일 위에 아래 코드가 추가되어야 합니다. (조힘찬빛님 감사합니다.)

   from urllib.parse import urljoin 

  • P156 In[72]와 In[74] 사이에 df['lng'], df['lat']를 계산하는 코드가 교재에서 빠져있습니다. 소스코드를 참조해 주세요. 누락된 코드는 아래와 같습니다. (이경재님 감사합니다.)

   lat = []
   lng = []
  
   for n in tqdm_notebook(df.index):
      if df['Address'][n] != 'Multiple':
          target_name = df['Address'][n]+', '+'Cicago'
          gmaps_output = gmaps.geocode(target_name)
          location_output = gmaps_output[0].get('geometry')
          lat.append(location_output['location']['lat'])
          lng.append(location_output['location']['lng'])
       
      else:
          lat.append(np.nan)
          lng.append(np.nan)
  
       	
   df['lat'] = lat
   df['lng'] = lng
   df.head()

  • P161, In[15] 코드를 실행한 후 movie.info()로 관찰해보면 데이터들이 숫자형이 아님을 알 수 있습니다. 그래서 아래 코드를 추가해서 숫자형으로 변경시켜 주어야 합니다. (이경재님 감사합니다.)

   movie['point'] = movie['point'].astype(float)

• 교재 대비 코드가 변경된 사항

  • Folium이 0.4.0으로 판올림 되면서 choropleth 명령에서 geo_str 옵션명이 geo_data 옵션명으로 변경되었습니다.. (소스코드에 모두 반영)
  • Folium이 0.4.0으로 판올림 되면서 circle marker 적용할때, fill=True 옵션을 반듯이 사용해야 합니다. (소스코드에 모두 반영)

4장 셀프 주유소는 정말 저렴할까

• 소스코드 : 바로가기

• 오타 수정

  • P175, 가장 마지막 줄, 메일(mail.naver.com] --> 메일(mail.naver.com) (광영님 감사합니다.)
  • P178, webdriver.Chrome('../drvier/chromedriver')에서 윈도우 유저들께서는 chromedriver.exe로 맥 유저들은 그대로 chromedriver로 하시면 됩니다. (pitbulls님 감사합니다.)
  • P178, In [11]의 두 번째 줄 driver.get("http://naver.com")의 주소는 github의 소스코드에 있는데로 수정되어야 합니다. driver.get("http://www.opinet.co.kr/searRgSelect.do") (광영님 감사합니다.)
  • P185, 우리는 학습의 목직이므로 --> 우리는 학습이 목적이므로 (김혁님 감사합니다.)
  • P188, 가격 정보가 기입하지 않은 --> 가격 정보가 기입되지 않은 (김혁님 감사합니다.)
  • P198, 대체로 '중구','중랑구'에 비싼 주유소가 몰려 있고, --> 대체로 '중구','종로구'에 비싼 주유소가 몰려 있고

• 내용 수정

  • (소스코드에 언급했지만) 본 책에서 다루는 유가 정보 홈페이지는 접속한 사용자의 지역을 판단해서 첫 화면을 보여줍니다.
  • 그러므로 페이지 178의 그림 4-14 단계에서 지역에서 서울을 손으로 선택해 주어야 합니다.
  • 프로그램으로 접근해야하지만, 책 내용과 유사성을 맞추기 위해 손으로 선택해 주는 것으로 하겠습니다.

• 교재 대비 코드가 변경된 사항

  • Folium이 0.4.0으로 판올림 되면서 choropleth 명령에서 geo_str 옵션명이 geo_data 옵션명으로 변경되었습니다.. (소스코드에 모두 반영)
  • Folium이 0.4.0으로 판올림 되면서 circle marker 적용할때, fill=True 옵션을 반듯이 사용해야 합니다. (소스코드에 모두 반영)

5장 우리나라 인구 소멸 위기 지역 분석

• 소스코드 : 바로가기

• 교재 대비 코드가 변경된 사항

  • Folium이 0.4.0으로 판올림 되면서 choropleth 명령에서 geo_str 옵션명이 geo_data 옵션명으로 변경되었습니다.. (소스코드에 모두 반영)

6장 19대 대선 결과 분석

• 소스코드 : 바로가기

• 내용수정

  • 6장은 아주 큰 변화가 있습니다. 바로 분석 대상이 되는 선거관리위원회 홈페이지가 변경된 것입니다.
  • 그래서 6장의 1절과 2절은 그 내용이 아주 많이 바뀌어야 합니다.
  • 그러나 6-3절 이후의 내용은 Github에서 배포하는 데이터를 이용해서 학습이 가능합니다.
  • 정상적으로 동작하는 코드는 다시 올려두었습니다. 세세한 내용은 해당 소스코드를 참조해 주세요.
  • 다시 이야기하지만 6-1절과 6-2절은 코드가 바뀌어서 Github에서 배포되는 소스코드를 확인해 주세요
  • 데이터를 다운받아 사용하시면 6-3절 이후부터 학습가능합니다.

• 교재 대비 코드가 변경된 사항

  • Folium이 0.4.0으로 판올림 되면서 choropleth 명령에서 geo_str 옵션명이 geo_data 옵션명으로 변경되었습니다.. (소스코드에 모두 반영)

7장 시계열 데이터를 다뤄보자

• 소스코드 : 바로가기

• 교재 오류 수정

  • p276의 마지막 코드인 In[19]를 실행한 후 교재에는 없지만, 아래 코드를 실행해야 합니다.

     forecast = m.predict(future)
      forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()

    • 위 코드는 Github의 7장 소스코드에는 배포되어 있지만, 저자가 출판사에 전달하는 과정에서 누락된 듯 합니다.
    • 본의 아니게 누를 끼쳐 독자 여러분과 관계자분들꼐 죄송합니다.
    • 그리고, 이를 알려주신 s199414님께도 감사드립니다. 없는 것을 없다고 알려주는 것이 엄청 귀찮은 일인데 정말 감사드립니다.

  • 7장의 마지막 부분의 holiday 예측 부분

    • 교재의 소제목에는 7장의 마지막에 holiday 옵션을 잡은 forecast가 있습니다. 그런데 책에서는 빠졌는데요.
    • 이유는 편집단계에서 이 부분 코드가 에러가 나는 경우가 많았고 이를 일반화하기가 좀 어렵다고 여겼기 때문에 교재에서는 누락하고, 대신 fb-forecast의 튜토리얼에 포함되어 있으니 소스코드에서만 소개를 하려 했습니다.
    • 그 과정에서 실수로 교재에는 내용만 빠지고 소제목에는 들어가는 창피한 일이 생겼습니다.
    • 충분한 검토를 거치지 못해 이 역시 죄송합니다. 이것도 역시 알려주신 s199414님께 감사드립니다.
    • 책에서는 소제목의 holiday가 있지만, 내용에는 없습니다. 그러나 holiday 설정이 궁금하신 분은 소스코드를 확인해 주시면 됩니다.

• 중요 변경 부분 : Pandas 주식 데이터 오류

  • 현재 구글이든 야후든 pandas의 주식 데이터를 읽어오는데 문제가 있습니다. 이미 github에서 꽤 issue가 되고 있는듯 하지만, 아직 해결방법이 있지는 않은듯 합니다.
  • 최근 이 문제를 해결하기 위한 방법을 고민해주는 고마운 분들이 만들어준 모듈이 있습니다.
  • 터미널에서 pip install fix_yahoo_finance로 fix_yahoo_finance를 설치하시고 아래와 같이 코드에서 사용하시면 됩니다.

   from pandas_datareader import data
   import fix_yahoo_finance as yf
   yf.pdr_override()
  
   start_date = '2010-03-01' 
   end_date = '2018-02-28' 
   KIA = data.get_data_yahoo('000270.KS', start_date, end_date)

• 내용수정

  • 7-3절에서 pandas에서 구글(google)에서 주식데이터를 가져오는데 최근 버전업 이후 이 명령이 동작하지 않습니다.
  • 그래서 yahoo에서 주식데이터를 가져오도록 수정되었습니다.
  • 일부 daily_seasonality=True와 같이 Prophet 명령을 사용할때 옵션이 교재와 달리 추가된 곳이 있습니다. 소스코드를 확인해 주세요.

• 제보(by Hwaseop Song)

  • 아래 내용은 제 메일로 송화섭님께서 직접 보내주신 내용입니다. 다른 분들도 많은 제보를 주셨는데 대표적으로 송화섭님의 내용으로 대표합니다.
  • 현재(19.10.30) 기준 fix_yahoo_finance가 설치되지 않는다고 하네요.
  • pip install yfinance as yf 로 설치 후

   import finance as yf

  • 사용하시면 된다고 합니다.
  • 요즘 본 책의 내용이 쉽게 적용되지 않는 부분이 많아 어려움이 많으실 겁니다.
  • 내용을 전반적으로 수정하는 작업을 해야하는데 쉽지가 않네요.ㅠㅠ.
  • 다시 한 번 송화섭(Hwaseop Song)님께 감사합니다.

8장 자연어 처리 시작하기

• 소스코드 : 바로가기

• 모듈 설치

  • KoNLPy : pip install konlpy
  • JPype1 : conda install -c conda-forge jpype1
    • 이후 Jupyter Notebook 재실행 필요
  • JDK 설치 : Java JDK로 검색해서 OS에 맞춰 설치
    • JAVA_HOME 설정 : 교재내용 참조
  • WordCloud 설치 : pip install wordcloud
  • gensim install : pip install gensim

• 내용수정

  • P335에 있는 In125, In128 두 명령은 현 시점의 네이버 검색결과가 달라서 실행되지 않습니다.
  • 적절한 단어를 따로 찾아보셔도 좋습니다.