파이썬을 활용한 엑셀 데이터 분석(1) - 막대그래프

import pandas as pd
import xlwings as xw
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc, style
import numpy as np

style.use('ggplot')


def KBpriceindex_preprocessing(path, data_type):
    # path : KB 데이터 엑셀 파일의 디렉토리 (문자열)
    # data_type : '매매종합', '매매APT', '매매연립', '매매단독', '전세종합', '전세APT', '전세연립', '전세단독' 중 하나

    # xlwings 모듈로 엑셀 읽기
    wb = xw.Book(path)
    # sheet 선택
    sheet = wb.sheets[data_type]
    # 시트 행의 개수 계산
    row_num = sheet.range(1, 1).end('down').end('down').end('down').row
    # 읽어올 데이터 범위 설정(엑셀 열+행)
    data_range = 'A2:GE' + str(row_num)
    # options 함수로 pandas 데이터프레임에 쓰기
    raw_data = sheet[data_range].options(pd.DataFrame, index=False, header=True).value

    big_names = '서울 대구 부산 대전 광주 인천 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주도 6개광역시 5개광역시 수도권 기타지방 구분 전국'
    bigname_list = big_names.split(' ')

    # 컬럼 값을 리스트로 저장
    big_col = list(raw_data.columns)
    # 0번째 데이터를 컬럼 값으로 리스트 저장
    small_col = list(raw_data.iloc[0])

    # small_col 리스트의 값이 None 일 경우, big_col의 같은 열 값을 저장
    for num, gu_data in enumerate(small_col):
        if gu_data == None:
            small_col[num] = big_col[num]

        check = num
        # big_col 부분 저장 알고리즘
        while True:
            # bigname_list 를 확인 후, 해당 데이터를 기반으로 big_col을 이전의 컬럼 값으로 저장
            if big_col[check] in bigname_list:
                big_col[num] = big_col[check]
                break
            else:
                check = check - 1
    # 경기도 광주와 광주시의 이름이 같아서 잘못 들어간 부분 하드 코딩
    big_col[129] = '경기'
    big_col[130] = '경기'
    # 원 데이터의 형식이 달라 직접 하드코딩
    small_col[185] = '서귀포'

    # 정제한 컬럼 값들을 raw_data의 컬럼으로 직접 저장
    raw_data.columns = [big_col, small_col]
    # drop 함수는 리스트로 지우고 싶은 행의 이름들을 넣어주면 해당 행들을 제거한 새로운 데이터프레임을 생성함
    # 0,1 행을 drop 함수를 이용해 제거하고 결과를 new_col_data 변수에 저장
    new_col_data = raw_data.drop([0, 1])

    # 구분/구분 컬럼의 날짜 데이터를 리스트에 저장
    index_list = list(new_col_data['구분']['구분'])

    new_index = []

    # 리스트에 저장한 날짜데이터를 통일화시키기
    for num, raw_index in enumerate(index_list):
        temp = str(raw_index).split('.')
        if int(temp[0]) > 12:
            if len(temp[0]) == 2:
                new_index.append('19' + temp[0] + '.' + temp[1])
            else:
                new_index.append(temp[0] + '.' + temp[1])
        else:
            new_index.append(new_index[num - 1].split('.')[0] + '.' + temp[0])

    # set_index 함수를 이용해서 인덱스 설정
    new_col_data.set_index(pd.to_datetime(new_index), inplace=True)
    # 필요 없어진 구분컬럼 삭제
    cleaned_data = new_col_data.drop(('구분', '구분'), axis=1)

    return cleaned_data


# 데이터 시각화 준비
font_name = font_manager.FontProperties(fname='c:/Windows/Fonts/NGULIM.TTF').get_name()
rc('font', family=font_name)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 엑셀 파일 경로
path = r'C:\Users\scent2d\Desktop\data\201904.xls'
# 매매종합 시트 분석
data_type = '매매종합'
new_data = KBpriceindex_preprocessing(path, data_type)

# 부동산 가격지수 증감률 구하기
new_data.loc['2018-1-1']  # 데이터에 접근 시 컬럼이 아닌 인덱스를 기준으로 데이터를 가져올 때 loc를 이용
# 2016년 - 2018년 부동산 가격지수 증감률 계산
diff = (new_data.loc['2018-1-1'] - new_data.loc['2016-1-1']) / new_data.loc['2016-1-1'] * 100

# 그래프 크기 설정
fig = plt.figure(figsize=(13, 7))
# numpy 모듈을 이용해 0부터 19까지 배열을 생성 및 저장, 막대 그래프 bar의 위치로 0이 맨 밑이고 그 위로 하나씩 올라가는 형태로 인한 배열 생성
ind = np.arange(20)

# subplot 설정 1행 3열의 첫 번째 sub 그래프
ax = fig.add_subplot(1, 3, 2)
plt.title('2016.1 ~ 2018.1 가격 변화율 최하위 20')
# barh 함수(bar 위치의 배열, 구체적인 수치의 배열, algin='center', height=0.5)를 통해 각 인덱스와 값을 입력
rects = plt.barh(ind, diff.sort_values()[:20].values, align='center', height=0.5)
# yticks 함수를 통해 각 인덱스와 이름 태그를 입력
plt.yticks(ind, diff.sort_values()[:20].index)
# 막대마다 수치를 달아주는 작업
for i, rect in enumerate(rects):
    # text 함수(값이 출력되는 X 축의 위치, 값이 출력되는 Y 축의 위치, 해당 위치에 출력할 값을 전달)를 통해 수치 매핑
    ax.text(0.95 * rect.get_width(),
            rect.get_y() + rect.get_height() / 2.0,
            str(round(diff.sort_values()[:20].values[i], 2)) + '%',
            ha='left', va='center', bbox=dict(boxstyle="round", fc=(0.5, 0.9, 0.7), ec="0.1"))
            
plt.show()