[01] 서울시 코로나19 확진자 현황 데이터 연습

www.data.go.kr/tcs/dss/selectFileDataDetailView.do?publicDataPk=15063273

공공데이터 포털

Q1) 서울시의 날짜별 확진자수의 추이를 그래프로 보이시오.

 

 

 

 

Q2) 서울시 코로나19 확진자 데이터에서 그림과 같이 공백이 포함되어있더라도 같은 데이터로 인식하고 싶다. 그것을 적용하여 각 서울시 지역별 확진자수를 막대그래프로 나타내시오. (각 서울시 지역들은 사전순으로 정렬)

오입력의 예

 

 

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from collections import defaultdict
 
data_table=pd.read_csv('Data\SEOUL_COVID19_02.csv',sep=',')
 
## Q1
grouped=data_table.groupby("확진일").size()
date_list=[]
count_list=[]
for date in grouped.index :
    date_list.append(date)
    count_list.append(grouped[date])
 
#date_covid_df=pd.DataFrame([x for x in zip(date_list,count_list)],columns=['확진 일','확진자 수']) # 가공하여 새로운 DataFrame 생성
 
## Q2
loc_list=[]
loc_count_list=[]
loc_dict=defaultdict(int)
for data in data_table['지역'] :
    loc_dict[data.strip()]+=1
sort_dict=sorted(loc_dict.items())
for x in sort_dict :
    location, loc_count=map(str,x)
    loc_list.append(location)
    loc_count_list.append(int(loc_count))
 
## OUTPUT
fig = plt.figure()
graph_1=fig.add_subplot(1,2,1)
graph_2=fig.add_subplot(1,2,2)
 
## Q1 : DATE <-> 확진자 수 그래프 출력하기
months = mdates.MonthLocator()  # every month
graph_1.xaxis.set_major_locator(months)
graph_1.set_xlabel('Date')
graph_1.set_ylabel('Number of confirmed cases')
graph_1.plot(date_list,count_list)
 
## Q2 :
graph_2.bar(loc_list,loc_count_list)
plt.show()