서울시 동별 외국인 인구 데이터 시각화, Choropleth Map, folium, webbrower, pandas, json

1. 코드의 목적과 역할 분석 

서울시 동별 외국인 인구 데이터를 시각적으로 표현하는 지도 단계 구분도 (Choropleth Map)를 생성하는 것이 주 목적 

 

- 서울시 동별 외국인 인구 밀집도 시각화

- 서울시 내 지역간 외국인 인구 분포 현황 분석 

- 서울시 구 경계선을 추가하여 지역 간 비교 용이성 증대 

 

2. 필수 라이브러리 분석 및 역할 

pandas : 데이터 로딩 및 전처리 

json : GeoJSON 지도 데이터 로딩 -> 서울시의 동별, 구별 경계 데이터 로딩 

folium : 인터랙티브 지도 시각화 

webbrowser : 지도를 웹브라우저에서 바로 열기 

3. 주요 기능 정리 

GeoJSON 데이터 처리 : 서울시의 동별, 구별 경계 데이터 로딩 

데이터 타입 변환 : 행정구역 코드 일치화 (숫자 -> 문자)

단계 구분도 생성 : 외국인 인구 데이터를 지도상 시각적 표현 

추가 지도 정보 : 서울시 구 경계선 추가 

 

4. 코드 뜯어보기 

import pandas as pd  # 데이터 로딩 및 처리
import json          # GeoJSON 파일 처리
import folium        # 지도 시각화
import webbrowser    # 브라우저에서 지도 열기

데이터 분석용 라이브러리 import 

 

def browser_open(f_map, path):
    html_page = f'{path}'   # 저장할 HTML 파일 이름 지정
    f_map.save(html_page)   # 지도 객체를 HTML로 저장
    webbrowser.open(html_page)  # 저장된 HTML 파일 브라우저에서 열기

지도 자동 열기 함수 정의 

 

geo_seoul = json.load(open("assets/EMD_Seoul.geojson", encoding="utf-8"))
foreigner = pd.read_csv("assets/Foreigner_EMD_Seoul.csv")

GeoJSON 데이터 로딩 

서울시 동 경계 좌표 로딩, csv 파일로 외국인 인구 데이터를 로딩 

 

foreigner["code"] = foreigner["code"].astype(str)

행정구역 코드 컬럼을 GeoJSON 데이터와 일치시키기 위해 문자열로 변환 

bins = list(foreigner["pop"].quantile([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1]))

계급 구간 (bins) 설정 : 데이터를 백분위수로 나눠 세부적으로 표현 

 

map_seoul = folium.Map(
    location=[37.56, 127],       # 지도 중심 (서울 중심부)
    zoom_start=12,               # 동 경계를 잘 나타낼 확대 수준
    tiles="cartodbpositron"      # 지도 스타일 (깔끔한 디자인)
)

folium.Choropleth(
    geo_data=geo_seoul,
    data=foreigner,
    columns=("code", "pop"),
    key_on="feature.properties.ADM_DR_CD",
    fill_color="Blues",
    nan_fill_color="White",
    fill_opacity=1,   # 투명도(오타수정)
    line_opacity=0.5, # 경계선 투명도(오타수정)
    bins=bins
).add_to(map_seoul)

지도 생성 + 단계 구분도 (동 단위 외국인 인구) 시각화 

- 동별 외국인 인구 데이터를 파란색 단계로 표현 

- 데이터 누락된 지역은 흰색으로 표시 

 

geo_seoul_sig = json.load(open("assets/SIG_Seoul.geojson", encoding="utf-8"))

folium.Choropleth(
    geo_data=geo_seoul_sig,
    fill_opacity=0,    # 영역 내부는 투명
    line_weight=4      # 경계선 굵게 표현
).add_to(map_seoul)

서울시 구 경계선 추가 

- 추가적인 구 단위 경계 데이터를 로딩 

- 구 경계선을 추가하여 명확한 지역 경계를 표시함으로써 지도 가독성을 증가시킴 

 

browser_open(map_seoul, "geo3.html")

생성된 지도를 html로 저장하고 바로 브라우저에 표시 (함수 선언해둠) 

 

5. 분석적 인사이트 도출 방안 

1. 외국인 밀집 지역 파악 

- 동 단위 인구수 차이를 확인하고, 밀집지역과 낮은 지역의 정책적 접근이 가능 

2. 행정 서비스 지원 필요 지역 선정 

- 다문화 지원센터나 외국인을 위한 서비스 위치 선정에 유용 

3. 시간에 따른 외국인 인구 변화 

- 연도별 데이터가 있다면 인구 변화 트렌드 분석 가능 

 

6. 추가 팁 

1. 자주 쓰이는 데이터 시각화 방법 표준화 

- GeoJSON 데이터와 pandas dataframe 연결 방식을 코드 스니펫으로 관리해 효율성 향상 

2. 인터랙티브 요소 추가 

folium Toolip을 추가하여 동별 인구 수를 마우스 오버 시 확인 가능하게 설정 (사용자 편의성) 

folium.GeoJson(
    geo_seoul,
    tooltip=folium.GeoJsonTooltip(fields=["ADM_DR_NM", "ADM_DR_CD"])
).add_to(map_seoul)