[파이썬] 서울 공공데이터 포털 Open API를 이용해서 지하철 승차인원수 구하기

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import urllib.request 
import json 
import pandas as pd 
from pandas.io.json import json_normalize 

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기본 형태는 아래와 같다.
http://openapi.seoul.go.kr:8088/(인증키)/json/CardSubwayStatsNew/1/1000/20200601

인증키에 앞서 받아온 인증키를 넣으면 된다. 인증키를 감싸고 있는 () 괄호는 빼야한다.
인증키가 123yourkeyhere라고하면, url은 아래와 같다.
http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/

인증키 다음에는 받아올 데이터의 형태를 지정하는 것인데, xml, xls, json 중에서 결정할 수 있는데, 
여기서는 json을 사용하였다.
http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/json/

json 다음에 있는 것이 불러올 데이터의 테이블명이다. 지하철 승하차 인원 테이블은 'CardSubwayStatsNew'이다.
http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/json/CardSubwayStatsNew/

테이블명 다음의 숫자 1과 숫자 1000은 한번에 불러올 데이터 행의 시작과 끝번호이다. 
서울시 지하철 모든 노선의 역(서울시 소재, 2020년 6월 현재 기준)의 갯수가 
589개니까 1과 1000으로 지정하면 무방하다.
(참고로 서울시 열린데이터 광장의 오픈 API로 한번에 부를 수 있는 행의 수는 1000개다. 
가령, 1행에서 3000행을 한번에 부르게 된다면 에러난다.)
http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/json/CardSubwayStatsNew/1/1000/

숫자 1과 숫자 1000 다음에 나오는 날짜는 데이터를 불러올 날짜다. YYYYMMDD 형태로 불러올 수 있다.
2020년 6월 1일의 서울시 전체 지하철역 승하차 인원을 불러오기 위해서는 아래 url을 입력하면 된다.
(인증키는 본인의 인증키를 입력해야 한다.)

최종 완성본 url: 
http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/json/CardSubwayStatsNew/1/1000/20200601

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# url 변수에 최종 완성본 url을 넣자
url = "http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/json/CardSubwayStatsNew/1/1000/20200601"

# url을 불러오고 이것을 인코딩을 utf-8로 전환하여 결과를 받자.
response = urllib.request.urlopen(url) 
json_str = response.read().decode("utf-8")

# 받은 데이터가 문자열이라서 이를 json으로 변환한다.
json_object = json.loads(json_str)

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# ['CardSubwayStatsNew']['row']를 데이터프레임 df로 불러오는 것은 아래와 같다.
df=pd.json_normalize(json_object['CardSubwayStatsNew']['row'])

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url = "http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/json/CardSubwayStatsNew/1/1000/20200601"
response = urllib.request.urlopen(url) 
json_str = response.read().decode("utf-8")
json_object = json.loads(json_str)
df=pd.json_normalize(json_object['CardSubwayStatsNew']['row'])

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# 2020년 1월 20일부터 2020년 2월 5일까지 데이터를 불러온다고 하자. 
dt_index = pd.date_range(start='20200120', end='20200205')

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dt_list = dt_index.strftime("%Y%m%d").tolist()

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dt_index = pd.date_range(start='20200120', end='20200205')
dt_list = dt_index.strftime("%Y%m%d").tolist()

# for 문으로 하루치 데이터 부르는 작업을 리스트에 저장된 기간에 반복한다.
# url을 바꿔가면서 데이터를 부르기 위해서 url의 끝부문 날짜에 변수 i를 넣어준다.
# 불러온 데이터를 append 메소드를 이용하여 데이터프레임 하단에 붙인다.
for i in dt_list:
    url="http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/json/CardSubwayStatsNew/1/1000/" + i
    response = urllib.request.urlopen(url) 
    json_str = response.read().decode("utf-8")
    json_object = json.loads(json_str)
    df_temp=pd.json_normalize(json_object['CardSubwayStatsNew']['row'])
    df=df.append(df_temp)

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# 일간 서울시 지하철 전체 승차, 하차 인원의 합을 구하는 명령어는 다음과 같다.
df_temp['RIDE_PASGR_NUM'].sum()
df_temp['ALIGHT_PASGR_NUM'].sum()

# 이것을 df.loc[j]를 이용해서 df라는 데이터프레임에 일별로 하나씩 차곡차곡 쌓도록 했다.
df.loc[j] = [i, df_temp['RIDE_PASGR_NUM'].sum(), df_temp['ALIGHT_PASGR_NUM'].sum()]

# for 루프문 돌기 전에 빈 데이터프레임을 하나 만들어줬다.
df = pd.DataFrame({'DATE':[], 'RIDE':[], 'ALIGHT':[]})

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dt_index = pd.date_range(start='20200120', end='20200205')
dt_list = dt_index.strftime("%Y%m%d").tolist()
df = pd.DataFrame({'DATE':[], 'RIDE':[], 'ALIGHT':[]})
j=1
for i in dt_list:
    url="http://openapi.seoul.go.kr:8088/123yourkeyhere/json/CardSubwayStatsNew/1/1000/" + i
    response = urllib.request.urlopen(url) 
    json_str = response.read().decode("utf-8")
    json_object = json.loads(json_str)
    pd.json_normalize(json_object['CardSubwayStatsNew']['row'])
    df_temp=pd.json_normalize(json_object['CardSubwayStatsNew']['row'])
    df.loc[j] = [i, df_temp['RIDE_PASGR_NUM'].sum(), df_temp['ALIGHT_PASGR_NUM'].sum()]
    print(i,j) #이것은 작동이 잘되는지 보려고 임시로 넣은 줄
    j=j+1

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df_concat.set_index('DATE')

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df.plot('DATE')