서울시 공공자전거 실시간 대여정보

1. 서울 열린데이터 광장

서울 열린데이터 광장(Seoul Open Data Plaza)은 서울시에서 운영하는 공공데이터 개방 플랫폼입니다. 시민, 연구자, 기업 등이 서울시에서 생성한 다양한 공공데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 제공하고 있습니다. 이를 통해 데이터 기반의 창의적인 아이디어와 혁신을 촉진하며, 시민들의 정보 접근성을 높이고 공공서비스를 개선하는 데 기여하고 있습니다.

 

https://data.seoul.go.kr/

열린데이터광장 메인

2. 서울시 공공자전거 실시간 대여정보

1. 인증키를 발급 받습니다.
2. "서울시 공공자전거 실시간 대여정보" 를 검색합니다.

필요한 모듈 import

import requests
import folium
import json
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') #warning 감추기

 

응답 데이터를 JSON형태로 파싱

base_url = 'http://openapi.seoul.go.kr:8088/5465637658746c6139374b63447951/json/bikeList/1/2/'
response = requests.get(base_url)
# print(response)
json_data = response.json()
json_data

 

아래와 같이  데이터를 불러올 경우 값이 없거나 키가 없으면 KeyError가 발생하게된다.

json_data["rentBikeStatus"]["RESULT"]["CODE"]
#값이 없으면 바로 에러남 그래서 try catch 써야함

개선된 접근법: dict.get() 사용

dict.get() 메서드를 사용하면 키가 없을 경우 기본값을 반환하도록 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 코드가 더 간결하고 안전해집니다:

json_data.get('rentBikeStatus',{}).get("RESULT", {}).get("CODE", "")
#값이 없어도 에러 안남

 

서울시 공공자전거 API 데이터 가져오는 함수 설정

import time

def fetch_bike_data():
    base_url = 'http://openapi.seoul.go.kr:8088/5465637658746c6139374b63447951/json/bikeList/'
    start = 1
    end = 1000
    step = 1000
    data_frames = []

    while True:
        url = f'{base_url}{start}/{end}/'
        response = requests.get(url)
        time.sleep(1)

        if response.status_code != 200:
            print(f'Status Code: {response.status_code}')
            break

        json_data = response.json()

        try:
            rent_bike_status = json_data['rentBikeStatus']
            result_code = rent_bike_status['RESULT']['CODE']


        except KeyError:
            print('json 오류')
            break

        if result_code == 'INFO-200':
            print('데이터 없음')
            break
        elif result_code == 'INFO-000':
            print(f'시작{start}, 끝{end}')

            try:
                bike_data = rent_bike_status['row']

                if bike_data:
                    df = pd.DataFrame(bike_data)
                    data_frames.append(df)

            except KeyError:
                print('데이터를 찾을 수 없음')

        else:
            print(f'result_code: {result_code}')
            break

        start += step
        end += step

    if data_frames:
        final_df = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)
        return final_df
    else:
        return pd.DataFrame()

코드 구조 및 흐름

기본 설정

    base_url = 'http://openapi.seoul.go.kr:8088/5465637658746c6139374b63447951/json/bikeList/'
    start = 1
    end = 1000
    step = 1000
    data_frames = []

 

• base_url: 서울시 공공자전거 API 엔드포인트.
• start: 데이터를 가져오는 시작 인덱스.
• end: 데이터를 가져오는 종료 인덱스.
• step: 한 번에 가져올 데이터의 범위(여기서는 1,000개).
• data_frames: 가져온 데이터를 임시로 저장할 DataFrame 리스트.

데이터를 가져오는 반복문

    while True:
        url = f'{base_url}{start}/{end}/'
        print(f"Fetching data from: {url}")
        response = requests.get(url)
        time.sleep(1)  # 요청 간 간격 유지

 

• URL 생성: API 호출을 위한 URL을 start와 end로 동적으로 생성.
• requests.get: API 요청을 보내 데이터 가져오기.
• time.sleep(1): API 호출 간 1초 대기(서버 과부하 방지 및 Rate Limit 준수).

응답 코드 확인

        if response.status_code != 200:
            print(f"HTTP Error: Status Code {response.status_code}")
            break

HTTP 상태 코드가 200이 아니면 오류를 출력하고 반복문 종료.

 

JSON데이터 파싱 및 오류 처리

        try:
            json_data = response.json()
            rent_bike_status = json_data['rentBikeStatus']
            result_code = rent_bike_status['RESULT']['CODE']
        except KeyError:
            print("JSON Parsing Error: Key not found")
            break

 

• JSON 데이터 파싱: API 응답 데이터를 JSON 형식으로 변환.
• rentBikeStatus: 자전거 대여소 관련 데이터를 포함하는 JSON의 최상위 키.
• KeyError 처리: JSON 구조가 예상과 다를 경우 예외 처리.

결과 코드에 따른 처리

        if result_code == 'INFO-200':
            print("No more data available.")
            break
        elif result_code == 'INFO-000':
            print(f"Fetching data: Start={start}, End={end}")

 

• INFO-200: 데이터가 더 이상 없는 경우 반복문 종료.
• INFO-000: 데이터가 정상적으로 있는 경우 처리.

데이터 저장

            try:
                bike_data = rent_bike_status['row']

                if bike_data:
                    df = pd.DataFrame(bike_data)
                    data_frames.append(df)
                else:
                    print("Empty bike data received.")
                    break

 

 

• row: 대여소 데이터를 포함하는 리스트.
• pd.DataFrame: 데이터를 pandas.DataFrame으로 변환하여 저장.
• 빈 데이터 처리: row가 비어 있으면 반복문 종료.

인덱스 증가

        start += step
        end += step

 

다음 페이지의 데이터를 가져오기 위해 start와 end 값을 증가

 

최종 데이터프레임 반환

    if data_frames:
        final_df = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)
        return final_df
    else:
        print("No data collected.")
        return pd.DataFrame()

 

• 여러 페이지에서 가져온 데이터를 하나의 DataFrame으로 결합.
• 데이터가 없는 경우 빈 DataFrame 반환.

실행 흐름

 

• API를 호출하여 한 번에 최대 1,000개의 데이터를 가져옵니다.
• 응답 상태 코드와 결과 코드를 확인하여 데이터가 유효한지 판단합니다.
• 데이터를 가져와 pandas.DataFrame으로 변환 후 저장합니다.
• 데이터가 더 이상 없으면 반복문을 종료합니다.
• 모든 데이터를 합쳐 하나의 DataFrame으로 반환합니다.

실행

bike_data_df =  fetch_bike_data()
bike_data_df

 

• 코드 결과
• 시작1, 끝1000
• 시작1001, 끝2000
• 시작2001, 끝3000
• json 오류

 

데이터 프레임 잘 만들어진거 확인했으니까 데이터의 info를 확인해보도록 하자

bike_data_df.info()

info를 확인해 보니 null값은 따로 없다 전부 object타입이다

 

info로 확인해본 콜럼은 다음과 같다

'''
rackTotCnt	거치대개수
parkingBikeTotCnt	자전거주차총건수
shared	거치율
stationLatitude	위도
stationLongitude	경도
stationId	대여소ID
stationName	대여소이름
'''
bike_data_df.columns

 

데이터는의 shape를 확인해 보았다

bike_data_df.shape는 pandas.DataFrame 객체의 행(row)과 열(column)의 개수를 튜플 형태로 반환한다

bike_data_df.shape

#(2711, 7)

총 2711개의 데이터가 있고 콜럼은 7개이다

 

folium map활용하기

folium map를 활용하기 위해 위도와 경도 열의 데이터를 object타입이 아닌 float 타입으로 변환한 뒤 데이터 프레임 정보를 출력하는 과정이다.

#위경도를 folium맵에 찍기 위해서 float 타입으로 바꿔줌
bike_data_df['stationLatitude'] = bike_data_df['stationLatitude'].astype(float) 
bike_data_df['stationLongitude'] = bike_data_df['stationLongitude'].astype(float)
bike_data_df.info()

 

지도 출력하기

bike_map = folium.Map(location=[bike_data_df['stationLatitude'].mean(),
                                bike_data_df['stationLongitude'].mean()], zoom_start=12)

#iterrows : 데이터프레임의 메서드 Pandas 데이터프레임에서 행을 반복(iterate)하면서 해당 행의 인덱스와 데이터를 반환하는 메서드입니다. 이를 통해 데이터프레임의 각 행에 접근하고, 행별로 작업을 수행할 수 있음
for index, data in bike_data_df.iterrows():
    popup_str = '{} 자전거주차총건수:{}대'.format(
        data['stationName'], data['parkingBikeTotCnt']
    )
    popup = folium.Popup(popup_str, max_width=600)
    folium.Marker(location=[data['stationLatitude'], data['stationLongitude']],
                  popup=popup).add_to(bike_map)

bike_map

결과

• 지도에는 모든 대여소의 위치가 마커로 표시됩니다.
• 마커를 클릭하면 팝업 창이 열리며, 대여소 이름과 현재 주차된 자전거 수를 확인할 수 있습니다.

코드설명

 

지도 생성

bike_map = folium.Map(location=[bike_data_df['stationLatitude'].mean(),
                                bike_data_df['stationLongitude'].mean()], zoom_start=12)

 

• folium.Map: Folium 지도를 생성하는 메서드입니다.
• location: 지도 중심 좌표입니다. 여기서는 bike_data_df의 stationLatitude(위도)와 stationLongitude(경도) 평균값을 사용하여 중심 위치를 설정합니다.
• zoom_start=12: 지도의 초기 확대 수준을 설정합니다. 값이 작을수록 멀리서 보이고, 값이 클수록 확대됩니다.

데이터 프레임 행 반복 (iterrows)

for index, data in bike_data_df.iterrows():

bike_data_df.iterrows(): bike_data_df 데이터프레임의 각 행을 반복합니다.

• index: 각 행의 인덱스 값.
• data: 현재 행의 데이터를 포함한 시리즈 객체.

팝업 문자열 생성

popup_str = '{} 자전거주차총건수:{}대'.format(
    data['stationName'], data['parkingBikeTotCnt']
)

 

 

• data['stationName']: 현재 대여소의 이름.
• data['parkingBikeTotCnt']: 현재 대여소에 주차된 자전거 수.
• popup_str: 대여소 이름과 주차된 자전거 수를 포함한 문자열을 생성합니다. 예:
  • 시청역 1번 출구 자전거주차총건수:3대

팝업 생성

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

 

folium.Popup: 팝업 창을 생성합니다.

• popup_str: 팝업에 표시할 내용.
• max_width=600: 팝업의 최대 너비를 설정합니다.

마커 추가

folium.Marker(location=[data['stationLatitude'], data['stationLongitude']],
              popup=popup).add_to(bike_map)

 

• folium.Marker: 지도에 마커(위치 표시)를 추가합니다.
  • location: 마커의 위치로, 위도(stationLatitude)와 경도(stationLongitude)를 사용합니다.
  • popup: 마커를 클릭했을 때 나타날 팝업 창.
• .add_to(bike_map): 생성된 마커를 bike_map에 추가합니다.