서울시 범죄현황 데이터 시각화

• 데이터 확인

crime_anal_norms.head()

• pairplot을 활용 강도, 살인, 폭력의 상관관계 확인

sns.pairplot(data=crime_anal_norms, vars=['살인', '강도', '폭력'], kind='reg', height=3); #reg : regression(회귀분석)

• 인구수', 'CCTV'와 '살인', '강도'의 상관관계 확인

def drawGraph():
    sns.pairplot(data=crime_anal_norms,
                x_vars=['인구수', 'CCTV'],
                y_vars=['살인', '강도'],
                kind='reg',
                height=4)
    plt.show()
drawGraph()

• 인구수', 'CCTV'와 '살인검거율', '폭력검거율'의 상관관계 확인

def drawGraph():
    sns.pairplot(data=crime_anal_norms,
                x_vars=['인구수', 'CCTV'],
                y_vars=['살인검거율', '폭력검거율'],
                kind='reg',
                height=4)
    plt.show()
drawGraph()

• 인구수', 'CCTV'와 '절도검거율', '강도검거율'의 상관관계 확인

def drawGraph():
    sns.pairplot(data=crime_anal_norms,
                x_vars=['인구수', 'CCTV'],
                y_vars=['절도검거율', '강도검거율'],
                kind='reg',
                height=4)
    plt.show()
drawGraph()

• 검거율 heatmap
• '검거' 컬럼을 기준으로 범죄별 검거율을 확인

def drawGraph():
    
    #데이터 프레임 생성
    target_col = ['강간검거율', '강도검거율', '살인검거율', '절도검거율', '폭력검거율', '검거']
    crime_anal_norms_sort = crime_anal_norms.sort_values(by='검거', ascending=False) #내림차순
    
    # 그래프 설정
    plt.figure(figsize=(10,10))
    sns.heatmap(
    data = crime_anal_norms_sort[target_col],
    annot=True, #데이터값 표현
    fmt ='f',
    linewidths=0.5, #간격설정
    cmap='RdPu'
    )
    plt.title('범죄 검거 비율(정규화된 검거의 합으로 정렬)')
    plt.show()

drawGraph()

• 범죄발생 건수 heatmap
• '범죄' 컬럼을 기준으로 범죄별 검거율을 확인

def drawGraph():
    
    #데이터 프레임 생성
    target_col=['살인', '강도', '강간', '절도', '폭력', '범죄']
    crime_anal_norms_sort = crime_anal_norms.sort_values(by='범죄', ascending=False)
    
    # 그래프 설정
    plt.figure(figsize=(10,10)),
    sns.heatmap(
        data=crime_anal_norms_sort[target_col],
        annot = True,
        fmt = 'f',
        linewidths = 0.5,
        cmap='RdPu')
    plt.title('범죄비율(정규화된 발생 건수로 정렬)')
    plt.show()
drawGraph()

-데이터 저장

crime_anal_norms.to_csv('../data/02. crime_in_Seoul_final.csv', sep=',', encoding='utf-8')