<aside> 💡 각 파트별 그룹 활동 진행시 코드 리뷰한 부분을 적는 페이지입니다.

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1. 전처리 부분

# 행 추출하여 증감액, 증감률 구하기
2019년 3월 항목의 row 추출
mobile_march_2019 = mobile_df_01[mobile_df_01.index=='2019. 03']
2020년 3월 항목의 row 추출
mobile_march_2020 = mobile_df_01[mobile_df_01.index=='2020. 03']
증감액 구하기 (2020, 2019년 3월)
mobile_march_subtract = np.subtract(mobile_march_2020, mobile_march_2019)
증감률 구하기
mobile_march_rate = np.divide(mobile_march_subtract, mobile_march_2019) * 100

2. 시각화 부분

# figure size 설정
fig = plt.figure(figsize=(9,20))

# 문화카테고리와 확진자 연령대별 상관관계를 보기위해 컬럼 설정
# drop function을 통해 특정 컬럼만 추출
# option axis = 0 (default row), axis =1 (column)
sns.heatmap(mobile_click_age.drop(['date', 'total', 'elec_age10-19', 'elec_age20-29', 'elec_age30-39', 'elec_age40-49',
       'elec_age50-59', 'elec_age60-', 'gro_age10-19', 'gro_age20-29',
       'gro_age30-39', 'gro_age40-49', 'gro_age50-59', 'gro_age60-',
       'kids_age10-19', 'kids_age20-29', 'kids_age30-39', 'kids_age40-49',
       'kids_age50-59', 'kids_age60-', 'trav_age10-19', 'trav_age20-29',
       'trav_age30-39', 'trav_age40-49', 'trav_age50-59', 'trav_age60-',
       'offi_age10-19', 'offi_age20-29',
       'offi_age30-39', 'offi_age40-49', 'offi_age50-59', 'offi_age60-'], axis=1).corr()[['age0-9', 'age10-19', 'age20-29', 'age30-39',
       'age40-49', 'age50-59', 'age60-69', 'age70-79', 'age80-']], annot=True)

# 그래프 보기
plt.show()

3. 크롤링 부분_id,pw ini file로 load하기

# ini  확인하기
cfg = configparser.ConfigParser()
cfg.read('../Info.ini')

# section 이름을 찍어봅시다.
for section in cfg.sections() :
    print(section)
    for i in cfg[section]:
        print(i)