dev-hyonie.tistory.com코드의 순간들 기록 : 개발 일기 by 효니[python] 구글 코랩을 활용한 우리동네 인구통계 데이터 분석 - Matplotlib 활용인구통계 데이터 분석을 위한 준비과정구글 코랩사용 구글 코랩에서 새 노트를 만든다. 파일 이름은 "인구통계.ipynb"로 설정 데이터 다운로드 및 설정 최상위 루트에서 content 폴더를 찾는다. 다운로드 받은 "age.csv"파일을 해당 경로 넣는다. 가설 설정과 검증 주어진 데이터를 통해 여러가지 가설을 설정한다. 예를 들어, 처출산 영유가 가장 많은 동네는 어디인지를 확인하는 것 등의 가설을 설정할 수 있다. 가설 검증을 위한 분석 주어진 데이터를 활용하여 설정한 가설을 검증한다. 데이터를 분석하여 저출산 영유가 가장 많은 동네나 특정 연파일 데이터에서 출력하기age.csv 파일에서 내가 살고 있는 동네 검색하기 (ctrl + F) age.csv 파일에서 동네 검색 파일 열기 및 데이터 불러오기 `csv` 모듈을 사용하여 'age.csv'파일을 읽어온다. 파일을 읽기모드(`r`)로 열고, 인코딩은 'cp949' 로 설정한다. `csv.reader()` 함수를 사용하여 파일 내 데이터를 읽어오는데, 구분자는 쉼표(',')로 지정한다. next(data)를 통해 첫 번째 행(헤더)을 건너뛰고 다음 데이터로 이동한다. 데이터 출력하기 파일의 각 행을 반복하면서 데이터를 처리한다. `forow[0] 에서 우리동네 찾기파일에서 읽어온 데이터는 각 행마다 지역 이름, 총 인구수, 연령별 인구수로 구성되어 있다. 하지만 우리는 총 인구수를 사용하지 않고, 0세부터 100세까지의 연령별 인구수만 필요하다. 따라서, 각 행의 데이터 중에서 세 번째 열부터 마지막 열까지의 정보만 필요하다. 이때, 세 번째 열은 0세의 인구수를 나타내며, 네 번째 열부터는 각 연령대의 인구수가 차례로 나열되어 있다. 데이터를 처리할 때 각 행의 인덱스 3부터 끝까지의 정보를 사용하여 0세부터 100세까지의 연령별 인구수를 확인할 수 있다. 신길제 5동 에 해당하는...리스트 구성과 타입 캐스팅리스트에 데이터 추가하기: 데이터를 시각화하기 위해 빈 리스트인 result를 만든다. 각 행의 0세부터 100세까지의 데이터를 리스트에 추가하기 위해 반복문을 사용하여 각 연령대의 인구수를 result 리스트에 추가한다. 타입 캐스팅: 데이터를 리스트에 추가할 때는 문자열 형태로 저장되어 있다. 따라서 숫자로 변환해주어야 한다. 이를 위해 int() 함수를 사용하여 문자열을 정수로 변환한다. 위 내용을 쉽게 설명하면, 데이터를 추가할 빈 리스트를 만들고, 각 데이터를 문자열에서 정수로 변환하여 리스트에 추가한다. C#과 C언어plot 그래프로 시각화 하기그래프를 확인한 결과, 20대부터 60대까지의 인구가 많고, 그 중에서도 특히 40대부터 60대까지의 인구가 상대적으로 많은 것을 확인할 수 있었다. 반면에 영유아의 인구는 상대적으로 적은 편이다. 이를 통해 해당 지역의 주거 인구가 주로 젊은 층에서 중장년층까지로 구성되어 있으며, 영유아의 인구는 비교적 적은 것으로 나타났다.replace로 데이터에 특정 구분자 삭제데이터를 가져올 때, 1,000명 이상의 인구 수가 있는 경우 숫자에 콤마(,)가 포함된다. 이를 처리하기 위해서는 숫자에서 콤마를 제거해야 한다. 즉, 데이터를 숫자로 타입 캐스팅할 때 콤마가 포함되어 있으면 콤마를 공백으로 바꿔주어야 한다. import csv import matplotlib.pyplot as plt f = open('age.csv', 'r', encoding = 'cp949') data = csv.reader(f, delimiter=',') header = next(data) result = [] forggplot 스타일 적용plt.style.use('ggplot') #코드 추가 위 코드에서 plt.style.use('ggplot')은 그래프의 스타일을 'ggplot'으로 지정하는 부분이다. Matplotlib에서는 여러 가지 그래프 스타일을 제공하는데, 'ggplot'은 R의 ggplot 패키지에서 영감을 받아 만들어진 스타일로, 그래프가 깔끔하고 선명하게 표현되는 특징이 있다. 이 스타일을 지정함으로써 그래프의 디자인이 일관되고 보기 좋게 나타난다.17구글 코랩사용 구글 코랩에서 새 노트를 만든다. 파일 이름은 "인구통계.ipynb"로 설정 데이터 다운로드 및 설정 최상위 루트에서 content 폴더를 찾는다. 다운로드 받은 "age.csv"파일을 해당 경로 넣는다. 가설 설정과 검증 주어진 데이터를 통해 여러가지 가설을 설정한다. 예를 들어, 처출산 영유가 가장 많은 동네는 어디인지를 확인하는 것 등의 가설을 설정할 수 있다. 가설 검증을 위한 분석 주어진 데이터를 활용하여 설정한 가설을 검증한다. 데이터를 분석하여 저출산 영유가 가장 많은 동네나 특정 연Python파이썬plot데이터분석matplotlib코랩시각화분석구글코랩시각화ggplot그래프ggplot스타일2024.05.12블로그 검색 더보기[python] 구글 코랩을 활용한 지역별 남녀 인구수 비율 데이터 분석 - Matplotlib 활용blog.naver.com스마트라이프디자이너189. 파워 쿼리 활용 행정안전부 주민등록 인구통계 데이터 정리_파트 110만들기 요즘은 프롭테크를 활용해서 시도별 인구수를 쉽게 확인할 수 있는데요. 최근 나만의 데이터를 엑셀로 만들... blog.naver.com 일전에도 행정안전부 주민등록 인구통계 데이터를 다운로드하여 파워 쿼리로 데이터를 정규화 한적이 있었습니다. 지금 자료를 보니 파워 쿼리에서 자료화 하는 것이 부족하여 다시한...2023.11.21newsshare.co.kr행정안전부, 2023년 주민등록 인구 5천133만 명, 전년 대비 11만 명 감소:뉴스쉐어 NewsShare - 시대를 이끄는 새로운 정론!수 있는 환경을 조성하기 위해 관계기관과 협력하여 적극 지원하겠다”라고 말했다. 한편, 주민등록 인구현황 등 관련 통계는 행정안전부인구통계 홈페이지, 공공데이터포털 및 국가통계포털에서 확인할 수 있다...2024.01.10웹문서 검색 더보기newstof.comnews인구는 줄고 세대는 늘고...2023 주민등록 통계양주시 등 45곳에 불과했고 178개 시군구에서 출생자 수가 감소했습니다. 주민등록 인구현황 등 관련 통계는 행정안전부인구통계 홈페이지(jumin.mois.go.kr), 공공데이터포털(data.go.kr) 및 국가통계포털...2024.01.10gall.dcinside.commgallerykids리얼미터) 5월 1주차 정당지지도 개혁 5.4%기반, 무작위 추출된 임의번호를 활용한 자동응답(ARS) 조사 표본추출 성별·연령대별·권역별 행정안전부인구통계에 따른 비례할당표본추출 표본오차 ±3.1%P (95% 신뢰수준) 응 답 률 2.6% (총 통화 38,113명...2024.05.06전체보기작년에 수도권 전체 인구 감소 시작했어, 행정안전부 주민등록인구통계 공계양구 갑/을 선거구 경계조정 내역namu.wiki세종특별자치시 - 나무위키대한민국의 특별자치시. 세종특별자치시 설치 등에 관한 특별법에 따라 전날인 2012년 6월 30일에 연기군을 폐지하고 2012년 7월 1일에 설치됐다. 정부부처 대부분이 입주한 정부세종청사가 있는 행정중심복합도시다.
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기독립탐정언론 신흥자경소인문・교양 분야 크리에이터한국 탕핑(躺平), 바람직하진 않으나 나무랄 수도 없다4미래에 희망이 없기 때문”이라는 주장에 힘이 실린다. 이는 국내 저출산·고령화 장기화에 따른 기형적 인구구조가 몰고 올 파장을 근거로 한다. 행정안전부인구통계에 따르면, 지난해 12월 말 기준 국내 60대 이상 인구(1395만110명)는 만 18세 이상 인구(4438만549명)의 31.4%에 달한다. 2030세대(28.8%, 1277만...세대백수MZ세대2024.04.11브런치스토리 검색 더보기botteul.tistory.com보뜰행정사2023년 주민등록 인구, 50대가 많고 평균 세대원 2.15명연령대별 인구연령대별 구성비율을 보면, 50대가 16.94%로 가장 높고, 40대(15.44%), 60대(14.87%), 30대(12.81%), 70대 이상(12.31%), 20대(12.07%), 10대(9.06%), 10대 미만(6.49%) 순이다. 구 분 10대미만 10대 20대 30대 40대 50대 60대 70대이상 전 체 333만 465만 620만 658만 792만 870만 763만 632만 (6.49) (9.06) (12.07) (12.81) (15.44) (16.94) (14.87) (12.31) 남 자 171만 239만고령인구 현황’23년 65세 이상 인구는 973만411명973만 411명, 70세 이상 인구는 631만9402명으로 ’22년말 보다 각각 46만 3121명(+5.00%),증가 추세를 이어가고 있다. 고령 인구 비중을 분석해 보면, 65세 이상 인구는 전체 주민등록 인구(5132만 5329명)의(5132만5329명) 18.96%(+0.94%p)18.96%(+0.94% p), 70세 이상 인구는 12.31%(+0.49%p)12.31%(+0.49% p)를 차지하고 있다. 17개 시·도별로 살펴보면, 전남(26.10%), 경북(24.68%), 전북(2세대수 및 평균 세대원 수전체 주민등록 세대수는 꾸준히 증가하여 2391만4851세대2391만 4851세대로 나타났고, 평균 세대원 수는 2.15명(△0.02명)으로 감소하였다. 세대원수별로 살펴보면, 1인 세대가 993만5600세대로 전체 세대 중에서 가장 큰 비중(41.55%)을 차지하고 있다. - 다음으로 2인 세대(24.53%), 4인이상 세대(17.07%), 3인 세대(16.85%) 순이다. ※ 1, 2인세대 합계 66.08% 차지 구 분 ’14 ’15 ’16 ’17 ’18 ’19 ’20 ’21 ’22 ’23 세대 2,072 2,101 2,1212’23년 65세 이상 인구는 973만411명973만 411명, 70세 이상 인구는 631만9402명으로 ’22년말 보다 각각 46만 3121명(+5.00%),증가 추세를 이어가고 있다. 고령 인구 비중을 분석해 보면, 65세 이상 인구는 전체 주민등록 인구(5132만 5329명)의(5132만5329명) 18.96%(+0.94%p)18.96%(+0.94% p), 70세 이상 인구는 12.31%(+0.49%p)12.31%(+0.49% p)를 차지하고 있다. 17개 시·도별로 살펴보면, 전남(26.10%), 경북(24.68%), 전북(2수도권고령인구행정안전부주민등록인구1인세대50대인구2024.01.10티스토리 검색 더보기story.kakao.com여성시대 MBC라디오여성시대 MBC라디오 - 카카오스토리시설을 공유 할 수 있는 공유인구 개념을 도입할 수 있다고, 보고하고 있네요. ....행정안전부에서도 주민등록 인구통계 를 내놨습니다. 1인 세대가, 천 2만 천 명을 넘었다는 집계가 맨 앞에 보입니다...2024.04.10카카오스토리 검색 더보기인문・교양 크리에이터 보기
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![[통계] 대한민국 지역별 인구 및 세대수 현황 분석 (17년 ~ 23.07월) (1/2)](https://search4.kakaocdn.net/argon/229x0_80_wr/LhUJyETegms)
어르신들의 산타가 되어주세요!
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