파이썬 데이터 분석 토이프로젝트 - 전기차 충전소 지역별 검색하기

공공데이터 자료를 사용해 지역별 전기차 충전소를 검색해보는 분석을 진행해보려고 한다

전기차 충전소 검색에 필요한 자료로는 한국환경공단 전가차 충전소 위치 및 운영정보를 참고하였다

데이터 분석을 위한 pandas 설치

cmd에 pip install pandas를 입력해서 설치한다

이렇게 설치 완료된 화면을 볼수있다

데이터 분석하기

1. 충전소 데이터 불러오기

설치한 pandas를 불러와서 데이터를 불러온다

pandas는 파이썬에서 데이터 분석과 조작을 위해 사용하는 가장 대표적인 오픈 소스 라이브러리다

표 형식(Table)의 데이터를 처리하는 데 최적화된 데이터프레임(DataFrame)과 시리즈(Series) 객체를 제공하고 데이터 정리, 변환, 필터링, 대규모 데이터 세트 처리를 쉽고 빠르게 수행할 수 있다 

import pandas as pd

file_path = "./data/한국환경공단_전기차 충전소 위치 및 운영정보_20221027.csv"

결과를 csv로 저장할것이기 때문에 표 형태로 데이터를 저장하기위해 Data Frame를 사용했다

2. 가져온 파일 인코딩하기

인코딩은 utf-8로 진행했는데 인코딩 실패시에도 인코딩 될수있게 "cp949" 라는 코드를 사용했다

#df = Data Frame
#pandas를 사용할때 표 형태 데이터를 저장하는 객체
#읽어올 파일 인코딩
try:
    df = pd.read_csv(file_path, encoding="utf-8-sig")
except UnicodeDecodeError: #실패시
    df = pd.read_csv(file_path, encoding="cp949")

3. 가져온 데이터 가공하기

원본파일에서 필요한 컬럼만 선택하고 지역명을 검색하기 편하게 짧게 바꿔준다 그리고 원본 값을 보기편한 형태로 변환하기

# -----------------------------------
# 2. 필요한 컬럼만 선택
# -----------------------------------
# 처음부터 모든 컬럼을 다 쓰면 복잡해지기 때문에
# 조회에 필요한 컬럼만 남겨두기
df = df[["시도", "군구", "주소", "충전소명", "기종(대)", "충전기타입", "이용자제한"]]


# -----------------------------------
# 3. 지역명 보기 좋게 바꾸기
# -----------------------------------
# 검색 편의성을 위해 긴 지역명을 짧게 바꿔주기
region_map = {
    "서울특별시": "서울",
    "부산광역시": "부산",
    "대구광역시": "대구",
    "인천광역시": "인천",
    "광주광역시": "광주",
    "대전광역시": "대전",
    "울산광역시": "울산",
    "세종특별자치시": "세종",
    "경기도": "경기",
    "강원도": "강원",
    "충청북도": "충북",
    "충청남도": "충남",
    "전라북도": "전북",
    "전라남도": "전남",
    "경상북도": "경북",
    "경상남도": "경남",
    "제주특별자치도": "제주"
}

# 원본 시도값을 보기 편한 형태로 변환
df["시도"] = df["시도"].replace(region_map)
#df["시도"]만 꺼내기
#df.haed() -> 위에서 다섯줄 보기
#df.shape -> 행,열 개수 확인

4.지역검색 함수 만들기

검색에 포함될 내용으로 지역 함수 만들기

사용자가 검색을 하는이유는 내가 사는지역에 전기차 충전소가 있냐를 알기위함이라 검색기능에 전기차 충전소 명은 포함하지 않고 시,도,군,구만 포함하도록 한다 추가로 충전속도인 급속/완속을 필터링할수 있다

# -----------------------------------
# 4. 지역 검색 함수 만들기
# -----------------------------------
def search_chargers_by_region(dataframe, region, charger_kind=None):
    #"""은 주석이 아니라 문자열 데이터다
    #함수에 사용하면 함수를 설명하는 문자열 데이터가 된다

    """
    region: 시도 또는 군구 검색어
    charger_kind: '급속', '완속' 중 하나를 넣으면 추가 필터링
    """

    # 시도 또는 군구에 입력한 지역명이 들어있는지 확인
    condition = (
        dataframe["시도"].fillna("").str.contains(region, case=False) |
        dataframe["군구"].fillna("").str.contains(region, case=False)
    )

    # 조건에 맞는 데이터만 따로 저장
    result = dataframe[condition].copy()

    # 급속 / 완속 조건이 있으면 추가로 필터링
    if charger_kind:
        result = result[result["기종(대)"] == charger_kind]

    return result

5. 사용자한테 입력받아서 실행하기

# -----------------------------------
# 5. 사용자 입력 받기
# -----------------------------------
region = input("검색할 지역 또는 충전소명을 입력하세요: ").strip()
charger_kind = input("충전기 종류를 입력하세요(급속/완속, 없으면 엔터): ").strip()

# 빈 문자열이면 None 처리
if charger_kind == "":
    charger_kind = None


# -----------------------------------
# 6. 검색 실행
# -----------------------------------
result = search_chargers_by_region(df, region, charger_kind)

6. 결과 출력하기

검색결과가 없으면 알려주고 주소+ 충전소명 기준으로 중복제거 하기

가독성을 위해 주소기준 오름차순 정렬하기

# -----------------------------------
# 7. 결과 출력
# -----------------------------------
if result.empty:
    print("\n검색 결과가 없습니다.")
else:
    # 같은 충전소가 중복될 수 있으므로 주소 + 충전소명 기준으로 중복 제거
    result = result.drop_duplicates(subset=["주소", "충전소명"])

    # 주소 기준 가나다 순 정렬
    result = result.sort_values(by="주소")

    print(f"\n총 {len(result)}개의 충전소가 검색되었습니다.\n")

    # 터미널에서는 핵심 정보만 간단히 출력
    print(
        result[["주소", "충전소명", "기종(대)", "이용자제한"]]
        .to_string(index=False)
    )

7.결과 저장하기

저장될 폴더를 선택하고 파일명에 들어가면 안되는 문자 정리하기 

지역명+ 충전기 종류기준으로 파일명 생성하기 충전기 종류가 없다면 all로 저장되게 함

import os #폴더나 파일 위치 같은 컴퓨터 환경관리담당

# -----------------------------------
# 8. 결과 저장
# -----------------------------------

# output 폴더가 없으면 자동 생성
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

# 파일명에 들어가면 안 되는 문자 정리
safe_region = region.replace("/", "_").replace("\\", "_").replace(":", "_").replace("*", "_").replace("?", "_")

# 충전기 종류를 입력 안 했으면 all 처리
kind_text = charger_kind if charger_kind else "all"

# 지역명 + 충전기종류 기준으로 파일명 만들기
save_path = f"./output/{safe_region}_{kind_text}_search_result.csv"

# CSV 저장
result.to_csv(save_path, index=False, encoding="utf-8-sig")
print(f"\n검색 결과를 {save_path} 파일로 저장했습니다.")

저장 결과

시도와 군구,주소,충전소명,충전속도,충전기 타입, 이용가능여부 까지 한번에 볼수 있음

이를 통해 확인할수 있는 결과

이용자 제한 충전소는 아파트 입주민 전용, 회사·기관 내부 전용, 특정 회원 전용 등 일반 사용자의 접근이 제한된 경우가 있을 수 있다. 따라서 지역별 충전소 수가 많더라도 실제 체감하는 충전 인프라 수준은 다를 수 있다