[시각화 분석 프로젝트] 3-1 open API 신청 & 활용 (서울 열린데이터 광장)

러닝스푼즈 수업 정리 

 

 

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[시각화 분석 프로젝트] 2-3 승차수가 가장 많은 지하철 역 분석

 

 

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 API 신청하기 

1. 회원가입, 로그인 하기 

http://data.seoul.go.kr

서울 열린데이터광장

 

 

2. 원하는 데이터의 인증키 신청 클릭 

본 포스팅에서는 서울 열린데이터 광장의 공공자전거 실시간 대여정보 API 를 사용한다.

 

다음의 링크에서 API를 신청할 수 있다. 

http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15493/A/1/datasetView.do

인증키 신청을 클릭한다. 

 

 

3. 가입 신청서 작성 

활용할 목적에 맞게 신청서를 작성해 준다. 현재 데이터분석 학습에 사용할 것이기 때문에 사용 url이 없다. 이 처럼 사용url이 없을 경우에는 localhost를 작성해준다. 

 

 

4. 상단 [나의화면 - 인증키 관리] 

나의화면 - 인증키 관리에 들어간다. 

 

 

5. 인증키 복사 

인증키 복사를 한다. 이제 API신청이 완료되었고, 데이터를 불러와보자. 

 

 

 

 

 

 

 

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 데이터셋 불러오기 

1. 라이브러리 import

import requests  # API를 이용해 자료를 받아오기 위해
import pandas as pd   # 자료 저장, 다루기 위해

 

 

2. 서울특별시 공공자전거 실시간 대여정보 데이터 살펴보기 

- 호출

출처-서울 열린데이터 광장

한번에 최대 1000건을 호출할 수 없으므로 2번에 걸쳐 호출한 후, 데이터를 합치는 작업을 해야한다. 

 

 

- 예시

출처-서울 열린데이터 광장

위의 샘플 URL을 사용하여 API를 호출할 수 있다. (인증키) 부터 값의 의미는 다음과 같다. 

출처-서울 열린데이터 광장

인증키, 요청파일 타입, 서비스명, 요청시작위치, 요청종료위치를 의미한다. 요청시작위치와 요청종료위치를 조절하여 데이터를 호출하면 된다. 

 

 

- 출력값 

출처-서울 열린데이터 광장

데이터프레임의 컬럼이 될 변수들이다. 거치대개수, 대여소이름, 자전거주차총건수, 거치율, 위도, 경도, 대여소ID 로 총 7개로 구성되어 있다. 

 

 

3. 데이터 불러오기 

- 인증키 입력 

apikey = ' '  # 받은 key 값 입력

본인의 api 값을 넣어준다. 

 

 

- API 요청하기 

startnum = 1
endnum = 1000
url1 = f'http://openapi.seoul.go.kr:8088/{apikey}/json/bikeList/{startnum}/{endnum}/'

requests.get(url1)
# requests.get(url1).text
# requests.get(url1).content

requests.get() 을 사용하면 응답이 온다. 이 외에도 text, content로 안의 내용을 실행해볼 수도 있다. 

 

 

- 자료 요청 

json1 = requests.get(url1).json()

json1

이렇게 json 형태로 된 데이터가 1000개 나오게 된다. 

 

 

- 필요한 정보(키) 선택 

json1['rentBikeStatus'].keys()

현재 데이터 분석을 위해 필요한 정보는 rentBikeStatus 안에 있는 row 키의 데이터이지만,  모든 키를 꺼내본다.

json1['rentBikeStatus']['list_total_count']  # 데이터의 개수

json1['rentBikeStatus']['RESULT']  # 오류 여부

json1['rentBikeStatus']['row']  # 자전거 정류장별 자전거 현황

 

 

 

- 데이터프레임으로 변경

raw1 = pd.DataFrame(json1['rentBikeStatus']['row'])
raw1.head()

 

 

- 1000 ~ 2000 & 2000 ~ 3000 데이터 가져오고 합병하기 

startnum = 1001
endnum = 2000
url2 = f'http://openapi.seoul.go.kr:8088/{apikey}/json/bikeList/{startnum}/{endnum}/'
json2 = requests.get(url2).json()

raw2 = pd.DataFrame(json2['rentBikeStatus']['row'])
raw2.tail()

data_mid = raw1.append(raw2)
data_mid

 

데이터가 2000개를 더 넘어가는 것 같으니 2000 ~ 3000 데이터도 호출한 후 추가해준다. 

 

 

startnum = 2001
endnum = 3000
url3 = f'http://openapi.seoul.go.kr:8088/{apikey}/json/bikeList/{startnum}/{endnum}/'
json3 = requests.get(url3).json()

raw3 = pd.DataFrame(json3['rentBikeStatus']['row'])
raw3.tail()

data = data_mid.append(raw3)
data

모든 데이터를 추가하였다. 총 2540개의 데이터를 가지고 있다. 그런데 인덱스가 조금 이상해서 인덱스를 초기화 해준 후, 데이터를 엑셀 파일로 저장해준다. 

 

 

 

- 최종 데이터 

data.reset_index(drop=True)

data.info()

총 2450개의 row가 존재하고, null 값이 없는 것을 볼 수 있다. 

 

 

 

- 엑셀파일로 저장 

data.to_excel('./data/bicycle.xlsx', index = False)

엑셀파일로 저장해준다. 다음시간에는 이러한 과정으로 불러온 자전거 데이터셋을 folium 라이브러리를 이용하여 서울시 따릉이 현황 지도를 생성해 볼 것이다.