다른 분석도 동일하게 진행하면 됩니다. 데이터를 분석하는 함수는 매개변수를 삭제하고, dong_name과 dong_code를 각각 dong_name1, dong_code1로 변경하는 것 외에는 다른 점이 없습니다. analysis2(), analysis3()도 작성합시다(코드는 거의 같으므로 변경된 부분만 표시합니다).
import datetime
def analysis2():
weekday = [0 for i in range(24)]
weekend = [0 for i in range(24)]
for row in data:
if row[2] == dong_code1:
time, p = row[1], row[3]
year, mon, day = int(row[0][:4]), int(row[0][4:6]), int(row[0][6:])
num = datetime.date(year, mon, day).weekday()
if num < 5:
weekday[time] += p
else:
weekend[time] += p
weekday_cnt, weekend_cnt = 0, 0
for i in range(1, 32):
if datetime.date(2019, 12, i).weekday() < 5:
weekday_cnt += 1
else:
weekend_cnt += 1
weekday = [w/weekday_cnt for w in weekday]
weekend = [w/weekend_cnt for w in weekend]
data_set = [weekday, weekend]
labels = ['주중', '주말']
title = dong_name1 + ' 주중/주말 시간대별 평균인구'
graph_plot(popu_list = data_set, label_list = labels, graph_title = title)
def analysis3():
male = [0 for i in range(24)]
female = [0 for i in range(24)]
for row in data:
if row[2] == dong_code1:
time = int(row[1])
male[time] += sum(row[4:18])
female[time] += sum(row[18:32])
male = [m/31 for m in male]
female = [f/31 for f in female]
data_set = [male, female]
labels = ['남성', '여성']
title = dong_name1 + ' 남녀 시간대별 평균인구'
graph_plot(popu_list = data_set, label_list = labels, graph_title = title)