2023_Seoul-si_Public_Bicycle_Refining_Final.ipynb

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    "        # CSV 파일 읽기 (EUC-KR로 시도)\n",
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    "    except UnicodeDecodeError:\n",
    "        try:\n",
    "            # CSV 파일 읽기 (CP949로 시도)\n",
    "            df = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='CP949', quoting=1)\n",
    "        except Exception as e:\n",
    "            print(f\"파일 읽기 오류: {file_path}\")\n",
    "            continue\n",
    "\n",
    "    # 파일의 열 이름 출력\n",
    "    print(f\"파일: {file_path}\")\n",
    "    print(\"열 이름:\", df.columns.tolist())"
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      "dtype: int64\n",
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      "이용자종류            0\n",
      "대여대여소ID          0\n",
      "반납대여소ID          0\n",
      "자전거구분            0\n",
      "dtype: int64\n",
      "\n",
      "\n",
      "파일: 서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2310.csv\n",
      "자전거번호            0\n",
      "대여일시             0\n",
      "대여 대여소번호         0\n",
      "대여 대여소명          0\n",
      "대여거치대            0\n",
      "반납일시             0\n",
      "반납대여소번호          0\n",
      "반납대여소명           0\n",
      "반납거치대            0\n",
      "이용시간(분)          0\n",
      "이용거리(M)          0\n",
      "생년               0\n",
      "성별          156227\n",
      "이용자종류            0\n",
      "대여대여소ID          0\n",
      "반납대여소ID          0\n",
      "자전거구분            0\n",
      "dtype: int64\n",
      "\n",
      "\n",
      "파일: 서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2311.csv\n",
      "자전거번호            0\n",
      "대여일시             0\n",
      "대여 대여소번호         0\n",
      "대여 대여소명          0\n",
      "대여거치대            0\n",
      "반납일시             0\n",
      "반납대여소번호          0\n",
      "반납대여소명           0\n",
      "반납거치대            0\n",
      "이용시간(분)          0\n",
      "이용거리(M)          0\n",
      "생년               0\n",
      "성별          100398\n",
      "이용자종류            0\n",
      "대여대여소ID          0\n",
      "반납대여소ID          0\n",
      "자전거구분            0\n",
      "dtype: int64\n",
      "\n",
      "\n",
      "파일: 서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2312.csv\n",
      "자전거번호           0\n",
      "대여일시            0\n",
      "대여 대여소번호        0\n",
      "대여 대여소명         0\n",
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      "반납일시            0\n",
      "반납대여소번호         0\n",
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      "반납거치대           0\n",
      "이용시간(분)         0\n",
      "이용거리(M)         0\n",
      "생년              0\n",
      "성별          62829\n",
      "이용자종류           0\n",
      "대여대여소ID         0\n",
      "반납대여소ID         0\n",
      "자전거구분           0\n",
      "dtype: int64\n",
      "\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import os  # os 모듈 임포트\n",
    "\n",
    "# 대여 이력 파일 경로 리스트\n",
    "file_paths = [\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2301.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2302.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2303.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2304.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2305.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2306.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2307.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2308.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2309.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2310.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2311.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2312.csv'\n",
    "]\n",
    "\n",
    "# 결과를 저장할 딕셔너리\n",
    "na_counts = {}\n",
    "\n",
    "for file_path in file_paths:\n",
    "    try:\n",
    "        # CSV 파일 읽기 (EUC-KR로 시도)\n",
    "        df = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='EUC-KR', quoting=1)\n",
    "    except UnicodeDecodeError:\n",
    "        try:\n",
    "            # CSV 파일 읽기 (CP949로 시도)\n",
    "            df = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='CP949', quoting=1)\n",
    "        except Exception as e:\n",
    "            print(f\"파일 읽기 오류: {file_path}\")\n",
    "            continue\n",
    "\n",
    "    # 각 열의 NaN 개수를 계산\n",
    "    na_count = df.isna().sum()\n",
    "\n",
    "    # 파일 이름과 NaN 개수를 결과 딕셔너리에 저장\n",
    "    file_name = os.path.basename(file_path)\n",
    "    na_counts[file_name] = na_count\n",
    "\n",
    "# NaN 통계 출력\n",
    "for file_name, na_count in na_counts.items():\n",
    "    print(f\"파일: {file_name}\")\n",
    "    print(na_count)\n",
    "    print(\"\\n\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "41beb714-9e7b-427d-81fb-fa44326e78af",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2301.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2302.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2303.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2304.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2305.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2306.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2307.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2308.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2309.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2310.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2311.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2312.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import os\n",
    "\n",
    "# 대여 이력 파일 경로 리스트\n",
    "file_paths = [\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2301.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2302.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2303.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2304.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2305.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2306.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2307.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2308.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2309.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2310.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2311.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2312.csv'\n",
    "]\n",
    "\n",
    "# 유효한 생년 범위\n",
    "valid_years = list(range(1950, 2011))\n",
    "\n",
    "for file_path in file_paths:\n",
    "    try:\n",
    "        # CSV 파일 읽기 (EUC-KR로 시도)\n",
    "        df = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='EUC-KR', quoting=1)\n",
    "    except UnicodeDecodeError:\n",
    "        try:\n",
    "            # CSV 파일 읽기 (CP949로 시도)\n",
    "            df = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='CP949', quoting=1)\n",
    "        except Exception as e:\n",
    "            print(f\"파일 읽기 오류: {file_path}, 오류: {e}\")\n",
    "            continue\n",
    "\n",
    "    # '성별' 열 처리\n",
    "    df['성별'] = df['성별'].replace({r'\\N': None, 'f': 'F', 'F': 'F', 'm': 'M', 'M': 'M'})\n",
    "    df = df.dropna(subset=['성별'])\n",
    "\n",
    "    # '생년' 열 처리\n",
    "    df['생년'] = df['생년'].replace({r'\\N': None, '0': None})\n",
    "    df = df.dropna(subset=['생년'])\n",
    "    df['생년'] = df['생년'].astype(int)\n",
    "    df = df[df['생년'].isin(valid_years)]\n",
    "\n",
    "    # '대여일시' 열에서 2323년 데이터 삭제\n",
    "    df = df[~df['대여일시'].str.contains('2323', na=False)]\n",
    "\n",
    "    # '자전거구분', '반납거치대', '반납대여소번호', '반납거치대' 열의 \\N 및 NaN 삭제\n",
    "    columns_to_clean = ['자전거구분', '반납거치대', '반납대여소번호', '반납거치대']\n",
    "    for col in columns_to_clean:\n",
    "        if col in df.columns:\n",
    "            df[col] = df[col].replace(r'\\N', None)\n",
    "            df = df.dropna(subset=[col])\n",
    "\n",
    "    # '이용시간(분)'과 '이용거리(M)' 값이 1 미만인 행 삭제\n",
    "    df = df[(df['이용시간(분)'] >= 1) & (df['이용거리(M)'] >= 1)]\n",
    "\n",
    "    # 일련번호 열 추가\n",
    "    df.insert(0, '일련번호', range(1, len(df) + 1))\n",
    "\n",
    "    # 처리된 데이터를 새로운 파일로 저장\n",
    "    output_path = os.path.join(r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed', os.path.basename(file_path))\n",
    "    os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)\n",
    "    df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')\n",
    "\n",
    "    print(f\"{file_path} 파일 처리 완료 및 저장.\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "10cba073-09d8-4729-85a1-6ba1c67dfada",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2301.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2302.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2303.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2304.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2305.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2306.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2307.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2308.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2309.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2310.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2311.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n",
      "D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2312.csv 파일 처리 완료 및 저장.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import os\n",
    "\n",
    "# 대여 이력 파일 경로 리스트\n",
    "file_paths = [\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2301.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2302.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2303.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2304.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2305.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2306.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2307.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2308.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2309.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2310.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2311.csv',\n",
    "    r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\서울특별시 공공자전거 대여이력 정보_2312.csv'\n",
    "]\n",
    "\n",
    "# 삭제할 일련번호 파일 경로\n",
    "delete_serial_file = r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\삭제할 일련번호.csv'\n",
    "\n",
    "# 삭제할 일련번호 읽기 (EUC-KR 인코딩 사용)\n",
    "delete_serials = pd.read_csv(delete_serial_file, encoding='EUC-KR')['일련번호'].tolist()\n",
    "\n",
    "# 출력 디렉토리\n",
    "output_dir = r'D:\\따릉이\\공공자전거23년\\processed\\public'\n",
    "os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)\n",
    "\n",
    "# 파일 처리\n",
    "for file_path in file_paths:\n",
    "    try:\n",
    "        # CSV 파일 읽기\n",
    "        df = pd.read_csv(file_path, sep=',', encoding='utf-8-sig')\n",
    "        \n",
    "        # 일련번호 삭제\n",
    "        df = df[~df['일련번호'].isin(delete_serials)]\n",
    "        \n",
    "        # 새로운 파일로 저장\n",
    "        output_path = os.path.join(output_dir, os.path.basename(file_path))\n",
    "        df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')\n",
    "        \n",
    "        print(f\"{file_path} 파일 처리 완료 및 저장.\")\n",
    "    except Exception as e:\n",
    "        print(f\"{file_path} 파일 처리 중 오류 발생: {e}\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "b6a1eb1d-ae25-42c0-a852-f31d616aac58",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.7"
  }
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