matplotlib을 이용해서 그릴 수 있는 차트는 종류도 많고 다양합니다. 애니메이션까지 추가하면 데이터 시각화를 위한 툴로 손색이 없습니다. 오늘은 기본 차트 중 하나인 bar차트에 대해서 알아보겠습니다. 한국수출입통계를 이용하여 간단한 bar chart를 그려볼 예정입니다.
1. 한국수출입통계 데이터 수집하기
한국수출입통계는 공공데이터 포탈에서 확인할 수 있습니다. 오픈API를 통해서 한국 수출입 통계에 대한 다양한 데이터를 가져올 수 있는데요. 아래와 같은 목록의 수출입데이터를 관세청에서 제공하고 있습니다.
| No | 제공 서비스 |
| 1 | 수출입총괄 서비스 |
| 2 | 품목별 (수출입실적) |
| 3 | 국가별 |
| 4 | 성질별 |
| 5 | 신성질별 |
| 6 | 품목별 국가별 |
| 7 | 성질별 국가별 |
| 8 | 신성질별 국가별 |
| 9 | 대륙별 수출입실적 |
| 10 | 경제권별 |
| 11 | 세관별 |
| 12 | 종류별 |
| 14 | 항구/공항별 |
이 중에서 '수출입총괄 서비스'를 이용하면 우리나라의 수입, 수출, 무역수지를 확인할 수 있습니다. 이 데이터를 가지고 bar chart를 그려보겠습니다. API를 통해서 데이터를 가져오는 것은 그 전에도 많이 다루었기 때문에, 넘어가겠습니다. 코드는 포스팅 하단에 첨부하였습니다.
2. 수출입 통계 확인하기
16년1월부터 17년 12월까지의 무역수지를 bar chart로 그려보았습니다. 아쉽게도 2018년 데이터는 제공되지 않았다. 17년9월 최고점을 기록하고 낮아지고 있습니다. 이 그래프만으로는 자세한 원인은 알기 어렵겠습니다. 국가별이나 품목별 통계를 확인하면 더 많은 내용을 알 수 있습니다.
17년 무역수지 평규은 7,935백만달러로 16년 7,436백만달러에 비해 498백만달러 증가하였다.
다음으로 수입액을 bar chart로 그려보았다.
수입은 안정적으로 꾸준히 증가하는 듯 하다.
다음 수출액을 bar chart로 그려보았다.
오늘은 이렇게 한국수출입 통계를 가지고 bar chart를 그려보았습니다. 품목이나 국가별 데이터를 더 활용하면 더 재미있는 결과를 만들 수 있습니다. 여기서는 matplotlib으로 차트를 그렸지만, 데이터분석을 목적으로 한다면 문법이 훨씬 간결한 seaborn 패키지를 이용하는 것도 좋습니다.
다른 작업들을 더 해 보고 싶다면 아래에 코드를 첨부하니 참고하시기 바랍니다. API 데이터 수집부터 차트를 그리는 것까지 있습니다.
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