먼저 남성 인구를 기준으로 작성해 보겠습니다. 알고리즘이 거의 같아서 코드도 바뀔 부분이 많지 않습니다. 리스트명이 top10_code8에서 male_code8로 변경되고 남성 인구를 구하는 코드를 추가하면 됩니다. 남성 인구를 구하는 코드는 11장에서 배운 바 있죠. 인구 데이터인 data의 인덱스 [4]부터 [17]까지의 합을 구하면 됩니다. 그럼 변경된 부분만 작성해 보겠습니다.
# 2. 인구 데이터를 읽으며 행정동별 남성 인구수를 저장하는 딕셔너리 완성하기
dong_population = {}
for row in data:
# 남성 인구수를 저장하는 변수 p
dong_code, p = row[2], sum(row[4:18])
…
# 6. 완성된 리스트로 지도 그리기
import folium
for i in range(len(top10_name)):
top10_name[i] = str(i + 1) + '. ' + top10_name[i]
map_top10 = folium.Map([top10_lat[0], top10_long[0]], zoom_start=12)
for i in range(10):
# 1~5위 지역은 진한 파란색>, 6~7위 지역은 연한 파란색으로 표시하기
if i < 5:
folium.Marker(
[top10_lat[i], top10_long[i]], tooltip=top10_name[i],
icon=folium.Icon(color='darkblue', icon='male', prefix='fa')
).add_to(map_top10)
else:
folium.Marker(
[top10_lat[i], top10_long[i]], tooltip=top10_name[i],
icon=folium.Icon(color='lightblue', icon='male', prefix='fa')
).add_to(map_top10)
map_top10