Traffic Accident Data Analysis
지난번 연관 프로젝트를 개선한 프로젝트, 내용은 거의 비슷하나
같은 팀원들의 분석과 시각화를 추가하고, 팀원들의 동의를 얻고 게시함
교통사고 데이터 분석 및 시각화
1. 소개
공공 데이터 포털에서 제공하는 교통 사고 관련 데이터를 분석화하고 시각화 해본 프로젝트
2. 이용 데이터
5년간 교통사고 통계 데이터와 2020년 월별 교통사고 통계 데이터, 2018년 취약계층 교통사고 통계 데이터를 이용
3. 목표
- 각각의 데이터 셋에 대한 분석 및 시각화
- 연관성에 따른 데이터 분류
- EDA 실습 및 피드백
4. 구현
1. 라이브러리
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| import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import chart_studio as cs
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| # 윈도우 : "Malgun Gothic"
# 맥 : "AppleGothic"
def get_font_family():
"""
시스템 환경에 따른 기본 폰트명을 반환하는 함수
"""
import platform
system_name = platform.system()
# colab 사용자는 system_name이 'Linux'로 확인
if system_name == "Darwin" :
font_family = "AppleGothic"
elif system_name == "Windows":
font_family = "Malgun Gothic"
else:
!apt-get install fonts-nanum -qq > /dev/null
!fc-cache -fv
import matplotlib as mpl
mpl.font_manager._rebuild()
findfont = mpl.font_manager.fontManager.findfont
mpl.font_manager.findfont = findfont
mpl.backends.backend_agg.findfont = findfont
font_family = "NanumBarunGothic"
return font_family
plt.style.use("seaborn-whitegrid")
# 폰트설정
plt.rc("font", family=get_font_family())
# 마이너스폰트 설정
plt.rc("axes", unicode_minus=False)
# 그래프에 retina display 적용
from IPython.display import set_matplotlib_formats
%config InlineBackend.figure_format = "retina"
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2. 연간 교통사고 통계 데이터 (최근 5년간)
Data load
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| # csv
df_01 = pd.read_csv("data/도로교통공단_사망 교통사고 정보_20170111.csv", encoding="cp949")
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| # api
# 도로교통공단_지자체별 대상사고통계정보 조회 서비스
# 부문별 교통사고 통계(보행자사고, 어린이사고, 고령자사고 등 13종)에 대한 전국 지자체별 교통사고 통계 조회 서비스
def siDo_acc(year, siDo, pageNo):
# url
url = 'http://apis.data.go.kr/B552061/lgStat/getRestLgStat'
# API key 인증하기
params ={'serviceKey': 'api key',
'searchYearCd': year,
'siDo': siDo,
'guGun': '',
'type': 'xml',
'numOfRows': '1000',
'pageNo': pageNo
}
# API 서버의 주소로 요청을 보내 응답받은 내용을 response 변수에 담는다
response = requests.get(url, params=params)
# # xml 내용
html = bs(response.text, 'lxml')
rows = html.select('item')
# 각 행의 컬럼, 이름, 값을 가지는 리스트 만들기
row_list = [] # 행값
name_list = [] # 열이름값
value_list = [] #데이터값
# xml 안의 데이터 수집
for i in range(0, len(rows)):
columns = rows[i].find_all()
#첫째 행 데이터 수집
for j in range(0,len(columns)):
if i == 0:
# 컬럼 이름 값 저장
name_list.append(columns[j].name)
# 컬럼의 각 데이터 값 저장
value_list.append(columns[j].text)
# 각 행의 value값 전체 저장
row_list.append(value_list)
# 데이터 리스트 값 초기화
value_list=[]
df = pd.DataFrame(row_list, columns=name_list)
return df
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| df_seoul_2021 = siDo_acc(2021, 1100, 1)
df_seoul_2020 = siDo_acc(2020, 1100, 1)
df_seoul_2019 = siDo_acc(2019, 1100, 1)
df_seoul_2018 = siDo_acc(2018, 1100, 1)
df_seoul_2017 = siDo_acc(2017, 1100, 1)
df_seoul_2016 = siDo_acc(2016, 1100, 1)
df_seoul = pd.concat([df_seoul_2021, df_seoul_2020, df_seoul_2019,\
df_seoul_2018,df_seoul_2017, df_seoul_2016])
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| df_seoul = df_seoul.rename(columns={ 'std_year': '기준년도',
'acc_cl_nm': '사고분류명',
'sido_sgg_nm': '시도시군구명',
'acc_cnt': '사고건수',
'acc_cnt_cmrt': '사고건수구성비',
'dth_dnv_cnt': '사망자수',
'dth_dnv_cnt_cmrt': '사망자수구성비',
'ftlt_rate': '치사율',
'injpsn_cnt': '부상자수',
'injpsn_cnt_cmrt': '부상자수구성비',
'tot_acc_cnt': '총사건건수',
'tot_dth_dnv_cnt': '총사망자수',
'tot_injpsn_cnt': '총부상자수',
'pop_100k': '인구 10만명당 사고건수',
'car_10k': '자동차1만대당 사고건수',
'cnt_027_01': '과속 사고건수',
'cnt_027_02': '중앙선침범 사고건수',
'cnt_027_03': '신호위반 사고건수',
'cnt_027_04': '안전거리미확보 사고건수',
'cnt_027_05': '안전운전의무불이행 사고건수',
'cnt_027_06': '교차로통행방법위반 사고건수',
'cnt_027_07': '보행자보호의무위반 사고건수',
'cnt_027_99': '기타 사고건수',
'cnt_014_01': '차대사람 사고건수',
'cnt_014_02': '차대사 사고건수',
'cnt_014_03': '차량단독 사고건수',
'cnt_014_04': '철길건널목 사고건수'
})
# Dtype int타입으로 타입변경
df_seoul[['기준년도', '사고건수', '사망자수', '부상자수', '총사건건수', '총사망자수', '총부상자수']] = df_seoul[['기준년도', '사고건수', '사망자수', '부상자수', '총사건건수', '총사망자수', '총부상자수']].astype(int)
# Dtype float타입으로 타입변경
df_seoul[['사고건수구성비', '사망자수구성비', '치사율', '부상자수구성비']] = df_seoul[['사고건수구성비', '사망자수구성비', '치사율', '부상자수구성비']].astype(float)
df_seoul[['인구 10만명당 사고건수', '자동차1만대당 사고건수']] = df_seoul[['인구 10만명당 사고건수', '자동차1만대당 사고건수']].astype(float)
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df_seoul의 테이블 분류
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| df_seoul = df_seoul.drop(columns=['인구 10만명당 사고건수',
'자동차1만대당 사고건수',
'과속 사고건수',
'중앙선침범 사고건수',
'신호위반 사고건수',
'안전거리미확보 사고건수',
'안전운전의무불이행 사고건수',
'교차로통행방법위반 사고건수',
'보행자보호의무위반 사고건수',
'기타 사고건수',
'차대사람 사고건수',
'차대사 사고건수',
'차량단독 사고건수',
'철길건널목 사고건수'])
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| 기준년도 | 사고분류명 | 시도시군구명 | 사고건수 | 사고건수구성비 | 사망자수 | 사망자수구성비 | 치사율 | 부상자수 | 부상자수구성비 | 총사건건수 | 총사망자수 | 총부상자수 |
|---|
| 309 | 2021 | 뺑소니사고 | 서울특별시 종로구 | 20 | 0.27 | 1 | 1.02 | 5.00 | 24 | 0.23 | 7492 | 98 | 10230 |
|---|
| 241 | 2018 | 전체사고 | 서울특별시 양천구 | 1428 | 0.66 | 11 | 0.29 | 0.77 | 1939 | 0.60 | 217148 | 3781 | 323037 |
|---|
| 8 | 2021 | 고령운전자사고 | 서울특별시 | 5371 | 16.87 | 50 | 7.05 | 0.93 | 6986 | 15.62 | 31841 | 709 | 44713 |
|---|
| 74 | 2018 | 개인이동수단(PM)사고 | 서울특별시 관악구 | 1 | 0.44 | 0 | 0.00 | 0.00 | 1 | 0.42 | 225 | 4 | 238 |
|---|
| 221 | 2021 | 전체사고 | 서울특별시 성북구 | 1285 | 0.63 | 15 | 0.51 | 1.17 | 1606 | 0.55 | 203130 | 2916 | 291608 |
|---|
연도별 전체사고 (2016 ~ 2021년)
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| df_seoul_sum = df_seoul[(df_seoul['사고분류명'] == '전체사고') & (df_seoul['시도시군구명'] == '서울특별시')]
df_seoul_sum = df_seoul_sum.sort_values(by=['기준년도'])
df_seoul_sum.sample(5)
|
| 기준년도 | 사고분류명 | 시도시군구명 | 사고건수 | 사고건수구성비 | 사망자수 | 사망자수구성비 | 치사율 | 부상자수 | 부상자수구성비 | 총사건건수 | 총사망자수 | 총부상자수 |
|---|
| 0 | 2020 | 전체사고 | 서울특별시 | 35227 | 16.80 | 219 | 7.11 | 0.62 | 47513 | 15.52 | 209654 | 3081 | 306194 |
|---|
| 0 | 2021 | 전체사고 | 서울특별시 | 33913 | 16.70 | 243 | 8.33 | 0.72 | 45223 | 15.51 | 203130 | 2916 | 291608 |
|---|
| 0 | 2016 | 전체사고 | 서울특별시 | 40039 | 18.12 | 348 | 8.11 | 0.87 | 55669 | 16.78 | 220917 | 4292 | 331720 |
|---|
| 0 | 2018 | 전체사고 | 서울특별시 | 38795 | 17.87 | 304 | 8.04 | 0.78 | 53751 | 16.64 | 217148 | 3781 | 323037 |
|---|
| 0 | 2019 | 전체사고 | 서울특별시 | 39258 | 17.10 | 250 | 7.46 | 0.64 | 53904 | 15.77 | 229600 | 3349 | 341712 |
|---|
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| _ = df_seoul_sum.plot(x='기준년도', rot=0, figsize=(12, 6), secondary_y='총사망자수', title="2016 ~ 2021 교통사고 발생 현황")
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연도별 사망자수 추이 (2012 ~ 2014년)
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| df_totaldead = df_01.groupby('발생년')['사망자수'].count()
df_totaldead
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| 발생년
2012 5165
2013 4876
2014 4583
Name: 사망자수, dtype: int64
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| fig = px.bar(df_totaldead, title= ' 2012 ~ 2014 사망자 수')
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="2012~2014 사망자수", auto_open=False))
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| fig = px.bar(df_seoul_sum, x="기준년도", y="총사망자수", title="2016 ~ 2021 사망자 수")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="파일 이름", auto_open=False))
|
근 10년간, 연간 사망자 수가 감소하는 추이를 확인 할 수 있음
교통사고 유형
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| df_typeofincidents =df_01.groupby('사고유형')['발생년월일시'].count()
df_typeofincidents2=pd.crosstab(df_01.사고유형, df_01.발생년).T
df_typeofincidents3=df_typeofincidents2.drop(columns=["직전진행","경보기 무시","차단기돌파","주/정차차량 충돌"]).T
fig = px.bar(df_typeofincidents3.sort_index(), title="2012 ~ 2014 사고 유형")
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="사고 유형", auto_open=False))
|
교통사고 분류
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| fig = px.bar(df_seoul, x='사고분류명', y='사고건수', color='사고건수', facet_col_wrap=1, height=500, title="2016 ~ 2021 사고분류")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="사고 분류", auto_open=False))
|
야간사고 > 보행자사고 > 고령자사고 > 고령운전자사고 순으로 사고가 일어나며, 서울특별시의 5년간 가장 많은 사고가 일어난 것은 야간사고임
사고유형 별 사망자 수
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| df_wholeperiodofincidents=df_typeofincidents3.T.sum()
fig = px.bar(df_wholeperiodofincidents, title = "2012 ~ 2014, 사고 유형별 사망자수")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="사고 유형별 사망자수", auto_open=False))
|
횡단중 사고가 발생해 사망하는 사례가 가장 많았음
시간대별 사고 발생
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| df_happeningtime = df_01.groupby('주야')['발생년월일시'].count()
_ = sns.countplot(data= df_01, x='주야')
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3. 2020년도 교통사고 통계 데이터
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| # 사고 유형별 교통사고 통계
df_accident_type = pd.read_csv("data/도로교통공단_사고유형별 교통사고 통계_20201231.csv", encoding="cp949")
# 가해 운전자 연령층별 월별 교통하고 통계
df_age_agg_driver_month = pd.read_csv("data/도로교통공단_가해운전자 연령층별 월별 교통사고 통계_12_31_2020.csv", encoding="cp949")
# 월별 교통하고 통계
df_monthly = pd.read_csv("data/도로교통공단_월별 교통사고 통계_20201231.csv", encoding="cp949")
# 사상자 연령층별 성별 교통하고 통계
df_age_gender = pd.read_csv("data/도로교통공단_사상자 연령층별 성별 교통사고 통계_20201231.csv", encoding="cp949")
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2020년 사고 유형별 부상자 수
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| fig = px.bar(df_accident_type, x="사고유형", y=["사망자수", "중상자수", "경상자수", "부상신고자수"], title="2020년 사고유형별 부상자 수")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="사고 유형별 부상자 수", auto_open=False))
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2020년도에는, 측면 충돌로 인한 사고가 가장 많이 발생
가해자 연령별 사고 건수
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| fig = px.bar(df_age_agg_driver_month, x="가해자연령층", y="사고건수", title="2020년 가해자 연령별 사고 건수")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="가해자 연령별 사고 건수", auto_open=False))
|
2020년도, 가해자 중에는 51~60세가 가장 많았고, 예상보다 고령 운전자의 사고 건수가 적음
월별 사고 건수
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| fig = px.bar(df_age_agg_driver_month, x="발생월", y="사고건수", color="가해자연령층", title="월별 사고 건수")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="월별 사고 건수", auto_open=False))
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| fig = px.bar(df_monthly, x="발생월", y="사고건수", title="월별 사고 건수")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="월별 사고 건수", auto_open=False))
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| fig = px.line(df_age_agg_driver_month, x="발생월", y="사고건수", facet_col="가해자연령층", color="가해자연령층", title="가해 연령층 별 월별 사고건수")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="가해 연령층 별 월별 사고건수", auto_open=False))
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사상자 연령층
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| fig = px.bar(df_age_gender, x="사상자연령층", y=["사망자수", "중상자수", "경상자수", "부상신고자수"], color="사상자성별", title="사상자 연령층")
fig.show()
cs.tools.get_embed(cs.plotly.plot(fig, filename="사상자 연령층", auto_open=False))
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연령대별 사장자 중에, 남성이 과반수 이상임
4. 2021년 시간별 교통사고 데이터
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| def json_traffic_accidents_by_time(page):
apikey = 'api key'
url = f'http://api.odcloud.kr/api/15087037/v1/uddi:940aa4e0-132a-40bf-9c5c-92e107944b38?page={page}&perPage=10&serviceKey={apikey}'
# API 서버의 주소로 요청을 보내 응답받은 내용을 response 변수에 담는다
response = requests.get(url)
json_traffic_accident = response.json()
return json_traffic_accident
json_tabyt1 = json_traffic_accidents_by_time(1)
json_tabyt2 = json_traffic_accidents_by_time(2)
def json_traffic_accidents_by_time(page):
apikey = 'api key'
url = f'http://api.odcloud.kr/api/15087037/v1/uddi:940aa4e0-132a-40bf-9c5c-92e107944b38?page={page}&perPage=10&serviceKey={apikey}'
# API 서버의 주소로 요청을 보내 응답받은 내용을 response 변수에 담는다
response = requests.get(url)
json_traffic_accident = response.json()
return json_traffic_accident
json_tabyt1 = json_traffic_accidents_by_time(1)
json_tabyt2 = json_traffic_accidents_by_time(2)
# json_tabyt1, json_tabyt2을 DataFrame으로 만듭니다.
df_tabyt1 = pd.DataFrame(json_tabyt1['data'])
df_dabyt2 = pd.DataFrame(json_tabyt2['data'])
# concat한 DataFrame의 인덱스 순서 다시 정렬
df = pd.concat((df_tabyt1, df_dabyt2), axis=0)
# "시간대" 컬럼으로 지정
df = df.set_index("시간대")
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| # json_tabyt1, json_tabyt2을 DataFrame으로 만듭니다.
df_tabyt1 = pd.DataFrame(json_tabyt1['data'])
df_dabyt2 = pd.DataFrame(json_tabyt2['data'])
# concat한 DataFrame의 인덱스 순서 다시 정렬
df = pd.concat((df_tabyt1, df_dabyt2), axis=0)
# "시간대" 컬럼으로 지정
df = df.set_index("시간대")
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시간대별 사고건 수
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| _ = df.plot.bar(figsize=(12, 7), rot=0)
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시간대는 18~20시 사이에 가장 높은 사고건수를 보이고 있음
5. 취약층(노인, 어린이 한정) 교통사고 발생현황 (2018년)
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| df_old_temp = pd.read_csv("data/도로교통공단_부문별_노인_교통사고_20181231.csv", encoding="CP949")
df_old = df_old_temp.loc[df_old_temp["시도"]=="서울", ["시군구", "발생건수"]].sort_values("발생건수")
df_old.columns = ["시군구", "노인사고 발생건수"]
df_old = df_old.set_index("시군구")
_ = df_old.plot(kind="bar", figsize=(12,10), title="2018년 서울시 구별 노인 교통사고 발생현황")
|
노인 교통사고 발생건수는 가장 많은 구는 송파구, 강남구, 영등포구, 동대문구, 서초구, 중랑구, 강북구 순으로 나타남
서울시 내 인구수가 많은 송파구가 노인 교통사고가 가장 많음
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| df_child_temp = pd.read_csv("data/도로교통공단_부문별_어린이_교통사고_20181231.csv", encoding="CP949")
df_child = df_child_temp.loc[df_child_temp["시도"]=="서울", ["시군구", "발생건수"]].sort_values("발생건수")
df_child.columns = ["시군구", "어린이사고 발생건수"]
df_child = df_child.set_index("시군구")
_ = df_child.plot(kind="bar", figsize=(12,10), title="2018년 서울시 구별 어린이 교통사고 발생현황")
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어린이 교통사고도 송파구에서 많이 발생하였음
어린이 교통사고 발생현황도 도로교통공단 부분별 노인 교통사고 통계(2018)을 사용하여 일관성 유지
어린이 교통사고 발생건수는 가장 많은 구 순으로 송파구, 강남구, 영등포구, 서초구, 노원구, 양천구, 중랑구 순
서울시 구별 인구밀도 데이터와 직접 비교
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| # 서울시 인구 데이터 자료 가져오기 및 전처리(인덱스 맞추기)
df_population_desity = pd.read_csv("data/서울특별시 구별 인구밀도.csv")
df_population_desity.columns = ["시군구", "인구", "면적", "인구밀도"]
df_population_desity = df_population_desity.sort_values("시군구")
df_population_desity = df_population_desity.set_index("시군구")
df_population_desity.head()
# 문자열로 되어있는 인구와 인구밀도 칼럼을 int형으로 변경
df_population_desity["인구"] = df_population_desity["인구"].str.replace(',', '').astype('int64')
df_population_desity["인구밀도"] = df_population_desity["인구밀도"].str.replace(',', '').astype('int64')
# 인구수 순으로 정렬
df_population_desity.sort_values("인구").tail(7)
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| 인구 | 면적 | 인구밀도 |
|---|
| 시군구 | | | |
|---|
| 은평구 | 487666 | 29.71 | 16415 |
|---|
| 관악구 | 520040 | 29.57 | 17587 |
|---|
| 강남구 | 547453 | 39.50 | 13859 |
|---|
| 노원구 | 548160 | 35.44 | 15468 |
|---|
| 강서구 | 603611 | 41.44 | 14567 |
|---|
| 송파구 | 673507 | 33.87 | 19883 |
|---|
| 합계 | 10049607 | 605.24 | 16604 |
|---|
- 인구수가 많은 순으로 송파구, 강서구, 노원구, 강남구, 관악구, 은평구, 양천구 순으로 나타남
- 노인 교통사고가 많이 발생하는 구는 송파구, 강남구, 영등포구, 동대문구, 서초구, 중랑구, 강북구 순으로 인구수 순서와 일부 다름
- 어린이 교통사고가 많이 발생하는 구는 송파구, 강남구, 영등포구, 서초구, 노원구, 양천구, 중랑구 순으로 인구수 순서와 일부 다름
실제 인구수 데이터와 비교결과, 인구수 외 다른 변수가 영향 준다는 것을 짐작 가능
인구수 및 교통사고 데이터를 합쳐 시각화
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| df = pd.concat([df_old, df_child, df_population_desity], axis=1).dropna()
df
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| 노인사고 발생건수 | 어린이사고 발생건수 | 인구 | 면적 | 인구밀도 |
|---|
| 시군구 | | | | | |
|---|
| 광진구 | 133.0 | 43.0 | 371063 | 17.06 | 21746 |
|---|
| 금천구 | 143.0 | 26.0 | 254021 | 13.02 | 19510 |
|---|
| 성동구 | 158.0 | 28.0 | 316463 | 16.86 | 18771 |
|---|
| 중구 | 164.0 | 23.0 | 135633 | 9.96 | 13618 |
|---|
| 용산구 | 170.0 | 34.0 | 245090 | 21.87 | 11209 |
|---|
| 관악구 | 182.0 | 35.0 | 520040 | 29.57 | 17587 |
|---|
| 도봉구 | 190.0 | 34.0 | 341649 | 20.67 | 16531 |
|---|
| 마포구 | 191.0 | 45.0 | 386359 | 23.85 | 16199 |
|---|
| 종로구 | 191.0 | 28.0 | 163026 | 23.91 | 6817 |
|---|
| 서대문구 | 203.0 | 32.0 | 323080 | 17.62 | 18331 |
|---|
| 양천구 | 209.0 | 72.0 | 468145 | 17.41 | 26894 |
|---|
| 강서구 | 210.0 | 64.0 | 603611 | 41.44 | 14567 |
|---|
| 동작구 | 225.0 | 43.0 | 409385 | 16.35 | 25032 |
|---|
| 성북구 | 228.0 | 64.0 | 447687 | 24.57 | 18218 |
|---|
| 구로구 | 242.0 | 63.0 | 438486 | 20.12 | 21793 |
|---|
| 강동구 | 242.0 | 58.0 | 431920 | 24.59 | 17564 |
|---|
| 은평구 | 244.0 | 56.0 | 487666 | 29.71 | 16415 |
|---|
| 노원구 | 245.0 | 73.0 | 548160 | 35.44 | 15468 |
|---|
| 강북구 | 246.0 | 42.0 | 322915 | 23.60 | 13683 |
|---|
| 중랑구 | 254.0 | 68.0 | 408147 | 18.50 | 22067 |
|---|
| 서초구 | 290.0 | 77.0 | 438163 | 46.98 | 9326 |
|---|
| 동대문구 | 327.0 | 42.0 | 364338 | 14.22 | 25630 |
|---|
| 영등포구 | 350.0 | 85.0 | 403600 | 24.55 | 16441 |
|---|
| 강남구 | 351.0 | 86.0 | 547453 | 39.50 | 13859 |
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| 송파구 | 373.0 | 110.0 | 673507 | 33.87 | 19883 |
|---|
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| _ = df.plot.scatter(x="인구", y="노인사고 발생건수", figsize=(12,6), title="구 인구별 노인 교통사고 발생건수")
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| _ = df.plot.scatter(x="인구", y="어린이사고 발생건수", figsize=(12,6), title="구 인구별 어린이 교통사고 발생건수")
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서울시의 각 구별 취약계층 교통사고 발생건수를 각 구별 인구수와 비교한 결과, 인구수가 많을수록 취약계층 교통사고가 늘어나는 경향을 보이나,
다른 변수도 작용하는 것으로 확인되어 타 변수들을 고려한 교통사고 발생 예방 필요
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