히트맵(gitmap) 시각화
### 그래프 전체 너비, 높이 설정
plt.figure(figsize=(20, 10))
### 그래프 제목 넣기
plt.title("기준월 및 기준일자별 버스 이용량 분석")
### 히트맵 그리기 : 히트맵은 seaborn 라이브러리에 있습니다.
# - annot : False는 집계값 굼시기, True는 집계값 보이기
# - fmt : ".0f"는 소숫점 0자리까지 보이기 (분석에서는 보통 3자리 씀 .3f)
# - cmap : 컬러 색상그룹
sns.heatmap(df_pivot, annot=True, fmt=".0f", cmap="rocket_r")
### 그래프 표현
plt.show()
"""
(해석)
- 1월~3월까지의 이용량을 분석한 결과 1월에 가장많은 이용량을 나타내고 있으며,
2월에서 3월로 가면서 이용량이 점진적 줄어들고 있는것으로 확인됨
- 줄어드는 이유는 포항시의 특성상 외부에서 관광객의 유입에 따라,
버스를 이용하는 사람들이 많을 것으로 예상됨
- 이에 따라, 포항시 관광객에 대한 데이터를 수집하여 해당 년월에 대한 데이터를
비교 분석해볼 필요성이 있음
"""
기준일 및 기준시간별 버스 이용량 시각화 분석
### 데이터 count 집계하기
# - y축 : index
# - x축 : columns
# - 집계 : count(승객연령)
df_pivot = df_bus_card_tot.pivot_table(index = "기준일",
columns = "기준시간",
values = "승객연령",
aggfunc = "count")
df_pivot
### 결측치 처리하기
df_pivot.fillna(0)
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.title("기준일 및 기준시간별 버스 이용량 분석")
sns.heatmap(df_pivot, annot=True, fmt=".0f", cmap="rocket_r")
plt.show()
"""
(해석)
- 버스 이용량에 대한 분석결과,
- 일반적으로 출/퇴근 시간에 많아야할 버스이용량이, 포항시의 경우
오후 시간대에 이용량이 밀집되어 있음
- 특히, 오후 1시, 3시에 높은 이용량을 나타내고 있음
- 이는 출/퇴근 시간에 자가 차량을 이용한느 사람이 많을 수도 있다는 예상이 을 할 수 있으며,
인구 분포가 노령인구가 많기에 오후에 잉ㅇ자가 많은 수도 있을 수 있음
- 따라서, 포항시 인구현황 데이터, 경제활동인구 분석을 통해 비교 분석이 가능할 것으로 예상됨
- 또한, 해당 이용량이 높은 시간대에 노선을 확인하여 특성 확인도 필요할 것으로 예상됨
"""
기준시간 및 분별 버스 이용량 시각화 분석
### 데이터 count 집계하기
# - y축 : index
# - x축 : columns
# - 집계 : count(승객연령)
df_pivot = df_bus_card_tot.pivot_table(index = "기준시간",
columns = "기준시간(분)",
values = "승객연령",
aggfunc = "count")
df_pivot
### 결측치 처리하기
df_pivot.fillna(0)
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.title("기준시간 및 기준시간(분)별 버스 이용량 분석")
sns.heatmap(df_pivot, annot=True, fmt=".0f", cmap="rocket_r")
plt.show()
"""
(해석)
- 출/퇴근 시간대의 버스이용량을 볼 때 오전 7시 55분 ~ 8시 10분 사이에 이용량이 많은 것으로 보이며,
- 퇴근 시간대의 경우에는 오후 6시 ~ 6시 20분까지 이용량이 많은 것으로 보인다.
- 특히 오후 3시 20분까지 버스 이용량이 매우 크게 나타나고 있음
- 오후 시간대 이용자에 대한 추가 확인은 필요할 것으로 보임
"""
### 데이터 count 집계하기
# - y축 : index
# - x축 : columns
# - 집계 : count(승객연령)
df_pivot = df_bus_card_tot.pivot_table(index = "기준일",
columns = "기준시간",
values = "버스내체류시간(분)",
aggfunc = "mean")
df_pivot
### 결측치 처리하기
df_pivot.fillna(0)
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.title("가준일 및 시간별 버스내체류시간(분) 시각화 분석")
sns.heatmap(df_pivot, annot=True, fmt=".3f", cmap="rocket_r")
plt.show()
"""
(해석)
- 매월 1일 많은 사람들이 장거리버스를 이용며 05시에 유독이용량이 많은 이례적인 데이터를 보이며,
- 출근시간보다 퇴근시간에 버스이용량이 많은것을 볼 수 있다. 이를 바탕으로
- 다른 데이터를 추가적으로 봐야겠지만 회사의 출근버스나 다른 대중교통 이용 후 퇴근은 퇴근시간대의 대중교통(버스)로 할 경우도 예상됨
- 포항시의 주변 상권(경제활동인구)의 출/퇴근 시간의 영향을 받을 수도 있을 것으로 예상됨
- 7시 이후로는 장거리 이용자는 보편적으로 나타나고 있으며,
위에서 분석한 기준일 및 시간별 이용량 분석에서 확인한 바와 같이 7시 이후의 버스 이용량도 급격하게 줄어드는 것으로 보아,
저녁 시간 버스 이용이 현저이 낮은 것으로 여겨짐
- 장거리 이용자가 많은 시간대에 급행버스의 도입에 대한 추가 확인은 필요할 것으로 여겨짐
"""
시간대 및 승객연령별 버스내체류시간(분) 시각화(막대그래프)
### 필요한 데이터 : 기준시간, 승객연령, 버스내체류시간(분)
df_temp = pd.DataFrame()
df_temp["기준시간"] = df_bus_card_tot["기준시간"]
df_temp["승객구분"] = df_bus_card_tot["승객연령"]
df_temp["버스내체류시간"] = df_bus_card_tot["버스내체류시간(분)"]
df_temp
기준시간 승객구분 버스내체류시간
0 5 일반 7.92
1 5 일반 32.18
2 5 일반 3.68
3 5 일반 34.48
4 5 일반 4.48
... ... ... ...
842603 23 일반 5.07
842604 23 일반 4.05
842605 23 일반 7.67
842606 23 일반 11.35
842607 23 일반 7.42
그래프 시각화 하기
fig = plt.figure(figsize=(25,10))
plt.title("시간 및 승객구분별 버스내 체류시간(분단위) 분석")
### hue : x축 및 y축을 기준으로 비교할 대상 컬럼 지정(번주형 데이터를 보통 사용)
sns.barplot(x="기준시간", y="버스내체류시간", hue="승객구분", data=df_temp2)
plt.show()
### histplot 시각화 : 두개 그래프 조합 (밀도 그래프라고 칭하기도 합니다.)
plt.figure(figsize=(12,4))
plt.title("시간 및 승객구분별 버스내 체류시간(분단위) 분석")
sns.histplot(data = df_temp2,
x = "기준시간",
### 사용할 막대의 최대 갯수
bins = 30,
### 막대그래프 밀도 선그리기
kde = True,
### 범주 데이터
hue = "승객구분",
### 여러 범주를 하나의 막대에 표현하기
multiple = "stack",
### 비율로 표시
stat = "density",
### 막대 너비 : 0.6은 원본 100% 사이즈에서 60% 축소한 너비사이즈
shrink = 0.6)
plt.show()
선그래프 시각화 하기
plt.figure(figsize=(12,4))
plt.title("승하차정류장별 버스내 체류시간 분석")
### 선그래프
plt.plot(df_temp_30["승하차정류장"], df_temp_30["버스내체류시간"])
### x축 및 y축 제목넣기
plt.xlabel("승하차정류장")
plt.ylabel("버스내체류시간(분)")
### x축의 값의 기울기를 이용하여 조정하기
# - xticks() : x축을 컨트롤하는 함수
plt.xticks(rotation=290)
### 격자선 표시하기
plt.grid(True)
plt.show()
"""
(해석)
- 시외버스터미널 --> 죽도시장으로 가는 노선에서 승하차가 많은 것으로 보인다.
노선 중이 많은지 종점에서 많이 내리는지 확인이 필요하다.
- 죽도시장을 종점으로 둔 버스가 많은 것으로 보이지만 종점에서 출발하는 버스는 데이터 확인이 필요하다.
-
"""
