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경진대회, 공모전/COMPAS 광양시 전기자동차 충전소 최적입지 선정

[COMPAS 광양시] 현재 설치 되어있는 전기차 충전소에 대해 알아보자!

데이터 분석 활용 시간 2020년 9월 27일 12시 ~ 14시 30분 ( 총 2시간 30분 소요 ) 사용 데이터 01.광양시_충전기설치현황.csv 19.광양시_법정경계(읍면동).geojson 활용 코드 및 내용 필요 라이브러리 import from shapely.geometry import Point, Polygon import pandas as pd import geopandas as gpd from tqdm import tqdm 데이터 load 하기 - 충전기 설치 현황 정보 # file_list[0] == 01.광양시_충전기설치현황.csv charge_st_df = pd.read_csv("./data/" + file_list[0]) charge_st_df.head() - 읍면동 ( 법정경계 ) 정..

경진대회, 공모전/COMPAS 광양시 전기자동차 충전소 최적입지 선정

[COMPAS 광양시] 100 x 100 격자 데이터 활용 각 읍면동별 차량 등록 정보 데이터 만들기

데이터 분석 활용시간 2020년 9월 26일 07시 30분 ~ 09시 30분 ( 2시간 ) 사용 데이터 03.광양시_자동차등록현황_격자(100X100).geojson 19.광양시_법정경계(읍면동).geojson 활용 코드 및 내용 필요 라이브러리 설치 $ pip install shapely 필요 라이브러리 import import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point, Polygon from tqdm import tqdm 데이터 load 하기 - 읍면동 ( 법정경계 ) 정보 # file_list[14] == 19.광양시_법정경계(읍면동).geojson emd_gdf = gpd.read_file("./data/" + file_list[14]) emd_..

경진대회, 공모전/COMPAS 광양시 전기자동차 충전소 최적입지 선정

[COMPAS 광양시] 공모전 제공 데이터 살펴보기

데이터 분석 활용 시간 2020년 9월 20일 15시 ~ 19시 ( 총 4시간 소요 ) 광양시 충전소 설치 현황 ( 01.광양시_충전기설치현황.csv ) 전기차 충전소 모니터링 www.ev.or.kr import pandas as pd station_info_df = pd.read_csv("./data/" + file_list[0]) station_info_df.head() 급속 충전기와 완속 충전기 개수 알아보기 station_info_df['급속/완속'].value_counts() 광양시 설치 충전기의 총 개수 급속 충전기의 개수 완속 충전기의 개수 44개 23개 21개 급속 충전기와 완속 충전기의 충전기용량 확인 fast_station_df = station_info_df[station_info_d..

경진대회, 공모전/COMPAS 고양시 공공자전거 스테이션 최적 위치 선정

"피프틴" 태그가 포함된 인스타그램 게시물 개수 추이와 실제 사용량 비교해보기

0. 크롤링에 사용한 코드 [Python] Selenium을 활용하여 인스타그램 크롤링 하기! 이번 글에서는 Python과 Selenium을 활용하여 인스타그램 게시물을 크롤링하는 방법에 대해서 적어보려 합니다. 해당 코드를 활용하여 발생하는 문제는 코드 사용자에게 있음을 알려드립니다. 1. 필 somjang.tistory.com SOMJANG/Instagram_Crawler 인스타그램 크롤러 (Python, Selenium). Contribute to SOMJANG/Instagram_Crawler development by creating an account on GitHub. github.com 1. 필요한 라이브러리 import 하기 import pandas as pd from konlpy.tag ..