2024-06-03 7. 서울시 따릉이 API 활용

1. 따릉이 API

• https://www.bikeseoul.com/app/station/getStationRealtimeStatus.do

import requests

import folium

import json

import pandas as pd

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

 

1-1. 데이터 요청하기

targetSite = 'https://www.bikeseoul.com/app/station/getStationRealtimeStatus.do'

request = requests.post(targetSite, data={'stationGrpSeq':'ALL'})

print(request)

# print(request.text)

 

1-2. json 데이터 처리하기

• json.loads(): json 타입의 문자열 데이터를 파이썬에서 처리할 수 있도록 변환(딕셔너리로 변환)

bike_json = json.loads(request.text)

# print(bike_json)

print(type(bike_json))

 

1-3. 딕셔너리 타입의 데이터를 데이터프레임으로 변환하기

• json_nomalize(): 딕셔너리의 타입의 데이터를 판다스 데이터프레임으로 변환

bike_df = pd.json_normalize(bike_json, 'realtimeList')

bike_df

bike_df.columns

 

• stationName: 대여소 이름
• stationId: 고유한 대여소 번호
• stationLongitude: 대여소 경도
• stationLatitude: 대여소 위도
• rackTotCnt: 주차 가능한 전체 자전거 대수
• parkingBikeTotCnt: 주차된 따릉이 총 대수
• parkingQRBikeCnt: 주차된 따릉이 QR형 총 대수
• parkingELECBikeCnt: 주차된 새싹 따릉이 총 대수

bike_df_map = bike_df[['stationName', 'stationId', 'stationLongitude', 'stationLatitude',

                    'rackTotCnt', 'parkingBikeTotCnt', 'parkingQRBikeCnt', 'parkingELECBikeCnt']]

bike_df_map  

 

# 문제

# 위도, 경도 -> float 변환

# 주차할 수 있는 자전거 대수, 주차된 자전거 총 대수, 주차된 QR자전거 총 대수, 주차된 새싹 자전거 총 대수 -> int

# 파생변수 만들기[total]

# 따릉이 + QR + 새싹

# 위도, 경도 -> float 변환

bike_df_map['stationLongitude'] = bike_df_map['stationLongitude'].astype(float)

bike_df_map['stationLatitude'] = bike_df_map['stationLatitude'].astype(float)

# 주차할 수 있는 자전거 대수, 주차된 자전거 총 대수, 주차된 QR자전거 총 대수, 주차된 새싹 자전거 총 대수 -> int

bike_df_map['rackTotCnt'] = bike_df_map['rackTotCnt'].astype(int)

bike_df_map['parkingBikeTotCnt'] = bike_df_map['parkingBikeTotCnt'].astype(int)

bike_df_map['parkingQRBikeCnt'] = bike_df_map['parkingQRBikeCnt'].astype(int)

bike_df_map['parkingELECBikeCnt'] = bike_df_map['parkingELECBikeCnt'].astype(int)

# 파생변수 만들기[total]

# 따릉이 + QR + 새싹

bike_df_map['total'] = bike_df_map['parkingBikeTotCnt'] + bike_df_map['parkingQRBikeCnt'] + bike_df_map['parkingELECBikeCnt']

bike_df_map.dtypes

bike_df_map.head()

bike_df_map.shape

# {정류소명} 일반:{}대, QR:{}대, 총:{}대

bike_map = folium.Map(location=[bike_df_map['stationLatitude'].mean(),

                                bike_df_map['stationLongitude'].mean()],

                                zoom_start=12)

for index, data in bike_df_map.iterrows():

    popup_str = '{} 일반:{}대, QR:{}대, 새싹:{}대, 총:{}대'.format(

        data['stationName'], data['parkingBikeTotCnt'], data['parkingQRBikeCnt'],

        data['parkingELECBikeCnt'], data['total']

    )

    popup = folium.Popup(popup_str, max_width=600)

    folium.Marker(location=[data['stationLatitude'], data['stationLongitude']],

                  popup=popup).add_to(bike_map)

                 

bike_map