하위 목표 3
핫플레이스가 있는 행정동의 남녀 시간대별 평균인구 그래프를 그려 분석하기
하위 목표 3
1. 남성 시간대별 생활인구를 저장할 리스트(male)와 여성 시간대별 생활인구를 저장할 리스트(female)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])를 변수(time)에 저장하기
2.1.2 열 인덱스 [4]부터 [17]까지의 합을 male[time]에 더하기
2.1.3 열 인덱스 [18]부터 [31]까지의 합을 female[time]에 더하기
3. 반복이 끝나면 남성 생활인구 리스트(male)와 여성 생활인구 리스트(female)를 각각 31로 나누어 시간대별 평균인구 구하기
4. 완성된 male과 female 리스트로 시간대별 평균인구 그래프 그리기
TIP ‘남성 생활인구를 구한 후 총생활인구에서 남성 생활인구를 빼면 여성 생활인구를 구할 수 있지 않을까’ 하고 생각할 수 있습니다. 그런데 그렇게 하지 않은 이유가 있습니다. 인구 데이터를 내려받은 서울 열린데이터 광장 페이지를 보면 ‘추정된 데이터이기 때문에 각 값의 합은 전체합계와 일치하지 않을 수 있다’는 유의사항 있습니다. 이는 열 인덱스 [4]부터 [31]까지의 합이 해당 열의 총생활인구와 일치하지 않을 수 있다는 얘기입니다. 실제로 계산해 보면 인구 오차는 한 자리나 그 이하 소수점으로 크지 않습니다. 전체 통계에 큰 영향을 미치지 않는 수준이죠. 이런 사항을 인지하고 있다면 여성 생활인구를 총생활인구 - 남성 인구(f = float(row[3]) - m)로 계산해도 됩니다. 다만, 정확하지 않은 숫자이니 중요한 데이터를 분석할 때는 유의해야 합니다.