정리하면 data의 행정동코드(열 인덱스 [2])가 dong_code의 값과 같은 행을 찾고 해당 행의 시간대구분과 총생활인구수를 구합니다. 시간대구분은 population의 인덱스이므로 시간대구분에 해당하는 총생활인구수를 population[시간대]에 더하면 됩니다. 이 과정을 data의 첫 행부터 마지막 행까지 반복합니다. population의 각 요소에는 dong_code 시간대별 총생활인구수의 합이 저장됩니다. 이를 평균인구로 바꾸기 위해 population 리스트의 모든 요소를 31로 나눈 후 다시 저장합니다. 이 과정을 거치면 입력한 행정동(dong_code)의 시간대별 평균인구가 population 리스트에 차례대로 담기게 됩니다. 이 과정을 알고리즘으로 작성해 봅시다.
하위 목표 1
핫플레이스가 있는 행정동의 시간대별 평균인구 그래프를 그려 분석하기
알고리즘
1. 시간대별 평균인구를 저장할 리스트(population)를 길이 24로 만들고 초깃값 0 저장하기
2. 인구 데이터(data)의 첫 행부터 마지막 행까지 반복하기
2.1 사용자가 입력한 행정동의 행정동코드(dong_code)와 인구 데이터(data)의 행정동코드 (열 인덱스 [2])가 같다면
2.1.1 해당 행의 시간대(열 인덱스 [1])와 총생활인구수(열 인덱스 [3])를 각각 변수(time, p)에 저장하기
2.1.2 과정 2.1.1에서 저장한 시간대(time)가 population의 인덱스이므로 population[time]에 총생활인구수(p) 더하기
3. 반복이 끝나면 population 리스트의 모든 값을 31로 나눈 후 population에 다시 저장하기
4. 완성된 population 리스트로 시간대별 평균인구 그래프 그리기