1. 서울시 자치구별 노인 복지수준 분석
서울시 공공데이터를 활용하여 서울시 자치구별 노인 복지 수준을 분석하고 비교해 본다.
서울시 자치구별 노인 복지수준 분석
import pandas as pd
import numpy as np
WelfareFacility = pd.read_excel('../data/구별 노인복지시설.xls', encoding='utf-8')
WelfareFacility.head()
| 기간 | 자치구 | 시설합계 | 노인복지관 | 노인복지관.1 | 경로당 | 노인교실 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 기간 | 자치구 | 시설합계 | 시설수 | 종사자수 | 경로당 | 노인교실 |
| 1 | 2017 | 합계 | 3815 | 80 | 1505 | 3363 | 372 |
| 2 | 2017 | 종로구 | 71 | 3 | 105 | 57 | 11 |
| 3 | 2017 | 중구 | 51 | 1 | 27 | 47 | 3 |
| 4 | 2017 | 용산구 | 112 | 2 | 67 | 85 | 25 |
del WelfareFacility['기간']
WelfareFacility.drop([0],inplace=True)
WelfareFacility.set_index('자치구', inplace=True)
WelfareFacility.rename(columns={'노인복지관.1' : '종사자수'},
index={'합계':'서울시'}, inplace=True)
WelfareFacility.head()
| 시설합계 | 노인복지관 | 종사자수 | 경로당 | 노인교실 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 자치구 | |||||
| 서울시 | 3815 | 80 | 1505 | 3363 | 372 |
| 종로구 | 71 | 3 | 105 | 57 | 11 |
| 중구 | 51 | 1 | 27 | 47 | 3 |
| 용산구 | 112 | 2 | 67 | 85 | 25 |
| 성동구 | 178 | 3 | 64 | 159 | 16 |
Senior_Population = pd.read_excel('../data/구별 노인인구수.xls', encoding='utf-8')
Senior_Population.head()
| 기간 | 구분 | 합계 | 합계.1 | 합계.2 | 국민기초생활보장수급권자 | 국민기초생활보장수급권자.1 | 국민기초생활보장수급권자.2 | 저소득노인 | 저소득노인.1 | 저소득노인.2 | 일반 | 일반.1 | 일반.2 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 기간 | 구분 | 계 | 65~79세 | 80세 이상 | 계 | 65~79세 | 80세 이상 | 계 | 65~79세 | 80세 이상 | 계 | 65~79세 | 80세 이상 |
| 1 | 2017 | 합계 | 303824 | 227093 | 76731 | 59772 | 44654 | 15118 | 18664 | 11693 | 6971 | 225388 | 170746 | 54642 |
| 2 | 2017 | 종로구 | 7394 | 5476 | 1918 | 1256 | 965 | 291 | 344 | 199 | 145 | 5794 | 4312 | 1482 |
| 3 | 2017 | 중구 | 5725 | 4356 | 1369 | 1112 | 851 | 261 | 286 | 176 | 110 | 4327 | 3329 | 998 |
| 4 | 2017 | 용산구 | 8664 | 5988 | 2676 | 2052 | 1345 | 707 | 403 | 227 | 176 | 6209 | 4416 | 1793 |
del Senior_Population['기간']
del Senior_Population['합계.1']
del Senior_Population['합계.2']
del Senior_Population['국민기초생활보장수급권자.1']
del Senior_Population['국민기초생활보장수급권자.2']
del Senior_Population['저소득노인.1']
del Senior_Population['저소득노인.2']
del Senior_Population['일반.1']
del Senior_Population['일반.2']
Senior_Population.drop([0],inplace=True)
Senior_Population.rename(columns={'일반' : '나머지','구분' : '자치구'}, inplace=True)
Senior_Population.set_index('자치구', inplace=True)
Senior_Population.rename(index={'합계':'서울시'}, inplace=True)
Senior_Population['기초수급노인'] = Senior_Population['국민기초생활보장수급권자']+Senior_Population['저소득노인']
del Senior_Population['국민기초생활보장수급권자']
del Senior_Population['저소득노인']
Senior_Population.head()
| 합계 | 나머지 | 기초수급노인 | |
|---|---|---|---|
| 자치구 | |||
| 서울시 | 303824 | 225388 | 78436 |
| 종로구 | 7394 | 5794 | 1600 |
| 중구 | 5725 | 4327 | 1398 |
| 용산구 | 8664 | 6209 | 2455 |
| 성동구 | 9508 | 7343 | 2165 |
TotalData = pd.merge(Senior_Population,WelfareFacility, on='자치구')
TotalData.rename(columns={'합계':'노인 총 인구 수','기초수급노인':'기초수급노인 수',
'나머지':'나머지 인구 수','시설합계':'총 복지시설 수',
'종사자수':'복지시설 종사자 수'},inplace=True)
TotalData = TotalData.iloc[:,[0,2,1,3,4,6,7,5]]
TotalData.head()
| 노인 총 인구 수 | 기초수급노인 수 | 나머지 인구 수 | 총 복지시설 수 | 노인복지관 | 경로당 | 노인교실 | 복지시설 종사자 수 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 자치구 | ||||||||
| 서울시 | 303824 | 78436 | 225388 | 3815 | 80 | 3363 | 372 | 1505 |
| 종로구 | 7394 | 1600 | 5794 | 71 | 3 | 57 | 11 | 105 |
| 중구 | 5725 | 1398 | 4327 | 51 | 1 | 47 | 3 | 27 |
| 용산구 | 8664 | 2455 | 6209 | 112 | 2 | 85 | 25 | 67 |
| 성동구 | 9508 | 2165 | 7343 | 178 | 3 | 159 | 16 | 64 |
TotalData['1인당 복지수준'] = TotalData['총 복지시설 수'] / TotalData['노인 총 인구 수']
TotalData['기초수급노인 비율'] = TotalData['기초수급노인 수'] / TotalData['노인 총 인구 수']
TotalData['복지시설 수준'] = TotalData['복지시설 종사자 수'] / TotalData['총 복지시설 수']
TotalData.drop(['서울시'],inplace=True)
TotalData = TotalData.applymap(lambda x: float(x))
TotalData.head()
| 노인 총 인구 수 | 기초수급노인 수 | 나머지 인구 수 | 총 복지시설 수 | 노인복지관 | 경로당 | 노인교실 | 복지시설 종사자 수 | 1인당 복지수준 | 기초수급노인 비율 | 복지시설 수준 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 자치구 | |||||||||||
| 종로구 | 7394.0 | 1600.0 | 5794.0 | 71.0 | 3.0 | 57.0 | 11.0 | 105.0 | 0.009602 | 0.216392 | 1.478873 |
| 중구 | 5725.0 | 1398.0 | 4327.0 | 51.0 | 1.0 | 47.0 | 3.0 | 27.0 | 0.008908 | 0.244192 | 0.529412 |
| 용산구 | 8664.0 | 2455.0 | 6209.0 | 112.0 | 2.0 | 85.0 | 25.0 | 67.0 | 0.012927 | 0.283356 | 0.598214 |
| 성동구 | 9508.0 | 2165.0 | 7343.0 | 178.0 | 3.0 | 159.0 | 16.0 | 64.0 | 0.018721 | 0.227703 | 0.359551 |
| 광진구 | 9711.0 | 2238.0 | 7473.0 | 110.0 | 1.0 | 97.0 | 12.0 | 63.0 | 0.011327 | 0.230460 | 0.572727 |
import platform
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from matplotlib import font_manager, rc
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"
font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
rc('font', family=font_name)
plt.figure()
TotalData['1인당 복지수준'].sort_values().plot(kind='barh', grid=True, figsize=(15,10))
plt.xlabel('1인당 복지수준')
plt.show()
plt.figure()
TotalData['기초수급노인 비율'].sort_values().plot(kind='barh', grid=True, figsize=(15,10))
plt.xlabel('기초수급노인 비율')
plt.show()
plt.figure()
TotalData['복지시설 수준'].sort_values().plot(kind='barh', grid=True, figsize=(15,10))
plt.xlabel('복지시설 수준')
plt.show()
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.scatter(TotalData['노인 총 인구 수'], TotalData['총 복지시설 수'], s=100)
plt.xlabel('노인 인구 수')
plt.ylabel('복지시설 수')
plt.grid()
plt.show()
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.scatter(TotalData['기초수급노인 수'], TotalData['총 복지시설 수'], s=100)
plt.xlabel('기초수급노인 수')
plt.ylabel('복지시설 수')
plt.grid()
plt.show()
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.scatter(TotalData['총 복지시설 수'], TotalData['복지시설 종사자 수'], s=100)
plt.xlabel('총 복지시설 수')
plt.ylabel('복지시설 종사자 수')
plt.grid()
plt.show()
fp1 = np.polyfit(TotalData['노인 총 인구 수'], TotalData['총 복지시설 수'],1)
f1 = np.poly1d(fp1)
fx1 = np.linspace(5000, 20000, 100)
fp2 = np.polyfit(TotalData['기초수급노인 수'], TotalData['총 복지시설 수'],1)
f2 = np.poly1d(fp2)
fx2 = np.linspace(500, 8000, 100)
fp3 = np.polyfit(TotalData['총 복지시설 수'], TotalData['복지시설 종사자 수'],1)
f3 = np.poly1d(fp3)
fx3 = np.linspace(50, 275, 100)
TotalData['오차1'] = np.abs(TotalData['총 복지시설 수'] - f1(TotalData['노인 총 인구 수']))
TotalData['오차2'] = np.abs(TotalData['총 복지시설 수'] - f2(TotalData['기초수급노인 수']))
TotalData['오차3'] = np.abs(TotalData['복지시설 종사자 수'] - f3(TotalData['총 복지시설 수']))
TotalData.head()
| 노인 총 인구 수 | 기초수급노인 수 | 나머지 인구 수 | 총 복지시설 수 | 노인복지관 | 경로당 | 노인교실 | 복지시설 종사자 수 | 1인당 복지수준 | 기초수급노인 비율 | 복지시설 수준 | 오차1 | 오차2 | 오차3 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 자치구 | ||||||||||||||
| 종로구 | 7394.0 | 1600.0 | 5794.0 | 71.0 | 3.0 | 57.0 | 11.0 | 105.0 | 0.009602 | 0.216392 | 1.478873 | 33.444144 | 60.819486 | 39.447274 |
| 중구 | 5725.0 | 1398.0 | 4327.0 | 51.0 | 1.0 | 47.0 | 3.0 | 27.0 | 0.008908 | 0.244192 | 0.529412 | 36.555553 | 78.089191 | 39.864669 |
| 용산구 | 8664.0 | 2455.0 | 6209.0 | 112.0 | 2.0 | 85.0 | 25.0 | 67.0 | 0.012927 | 0.283356 | 0.598214 | 5.295258 | 31.375930 | 4.136756 |
| 성동구 | 9508.0 | 2165.0 | 7343.0 | 178.0 | 3.0 | 159.0 | 16.0 | 64.0 | 0.018721 | 0.227703 | 0.359551 | 52.164317 | 38.543800 | 5.466167 |
| 광진구 | 9711.0 | 2238.0 | 7473.0 | 110.0 | 1.0 | 97.0 | 12.0 | 63.0 | 0.011327 | 0.230460 | 0.572727 | 17.889837 | 30.442891 | 0.005562 |
print('노인인구와 복지시설수 상관계수\n',np.corrcoef(TotalData['노인 총 인구 수'], TotalData['총 복지시설 수']))
print('기초수급노인과 복지시설수 상관계수\n',np.corrcoef(TotalData['기초수급노인 수'], TotalData['총 복지시설 수']))
print('복지시설 종사자수와 복지시설수 상관계수\n',np.corrcoef(TotalData['총 복지시설 수'], TotalData['복지시설 종사자 수']))
노인인구와 복지시설수 상관계수
[[1. 0.65917319]
[0.65917319 1. ]]
기초수급노인과 복지시설수 상관계수
[[1. 0.40232664]
[0.40232664 1. ]]
복지시설 종사자수와 복지시설수 상관계수
[[ 1. -0.15385677]
[-0.15385677 1. ]]
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.scatter(TotalData['노인 총 인구 수'], TotalData['총 복지시설 수'],
c=TotalData['오차1'], s=50)
plt.plot(fx1, f1(fx1), ls='dashed', lw=3, color='g')
for n in range(25):
plt.text(TotalData['노인 총 인구 수'][n]*1.02, TotalData['총 복지시설 수'][n]*0.98,
TotalData.index[n], fontsize=15)
plt.xlabel('노인 총 인구 수')
plt.ylabel('총 복지시설 수')
plt.colorbar()
plt.grid()
plt.show()
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.scatter(TotalData['기초수급노인 수'], TotalData['총 복지시설 수'],
c=TotalData['오차2'], s=50)
plt.plot(fx2, f2(fx2), ls='dashed', lw=3, color='g')
for n in range(25):
plt.text(TotalData['기초수급노인 수'][n]*1.02, TotalData['총 복지시설 수'][n]*0.98,
TotalData.index[n], fontsize=15)
plt.xlabel('기초수급노인 수')
plt.ylabel('총 복지시설 수')
plt.colorbar()
plt.grid()
plt.show()
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.scatter(TotalData['총 복지시설 수'], TotalData['복지시설 종사자 수'],
c=TotalData['오차3'], s=50)
plt.plot(fx3, f3(fx3), ls='dashed', lw=3, color='g')
for n in range(25):
plt.text(TotalData['총 복지시설 수'][n]*1.02, TotalData['복지시설 종사자 수'][n]*0.98,
TotalData.index[n], fontsize=15)
plt.xlabel('총 복지시설 수')
plt.ylabel('복지시설 종사자 수')
plt.colorbar()
plt.grid()
plt.show()
