[Data]자바에도 있네, 데이터 분석 툴. Tablesaw

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[Data]자바에도 있네, 데이터 분석 툴. Tablesaw

Vagabund.Gni 2023. 2. 17. 18:22

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프로젝트에서 통계 자료를 만드는 김에 그 분석도 하면 좋겠다 싶었다.

물론 목적지는 파이썬이지만, 자바로도 비슷한 작업을 할 수 있다는 게 반가워서 가지고 노는 중이다.

Gradle 기준 다음과 같은 의존성을 추가한다.

dependencies {
	implementation group: 'tech.tablesaw', name: 'tablesaw-core', version: '0.43.1' // 데이터 분석
	implementation group: 'tech.tablesaw', name: 'tablesaw-jsplot', version: '0.43.1' // 데이터 시각화
}

나머지 의존성은 어차피 알아서 하는 거니까 생략했다.

나는 총 두 개의 CSV파일을 이용해서 연습을 진행했다.

하나는 친절하게 한글로 튜토리얼을 써 주신 분과 같은 자료이고,

서울특별시 국민기초생활 수급자 동별 현황_20210731_v1.csv

0.27MB

또 하나는 위도와 경도를 이용해 그래프를 찍어보고 싶어서 가져온 다른 자료이다.

전국노인장애인보호구역표준데이터.csv

0.51MB

그래들에 의존성을 추가했으면 경로를 이용해 파일을 우선 읽어온다.

한글 이름이 혹시 에러를 일으킬까 봐 파일 이름은 test2, test로 변경했다.

public static void main(String[] args) throws IOException {

		String BASE_PATH = new File("").getAbsolutePath();
		String FILE_NAME = "test2.csv";
		String FILE_PATH = BASE_PATH + "/" + FILE_NAME;

}

이어서 테이블 지정 및 출력

Table tb = Table.read().csv(FILE_PATH);
System.out.println(tb);

                         test2.csv                         
  시도    |  시군구  |   읍면동   |    자격    |   연령구간   |  수급권자수  |
-----------------------------------------------------------
 서울특별시  |  종로구  |    종로구  |  기초생계급여  |   18세미만  |      1  |
 서울특별시  |  종로구  |    종로구  |  기초생계급여  |  18~64세  |      9  |
 서울특별시  |  종로구  |    종로구  |  기초생계급여  |   65세이상  |      3  |
 서울특별시  |  종로구  |  청운효자동  |  기초생계급여  |   18세미만  |     10  |
 서울특별시  |  종로구  |  청운효자동  |  기초생계급여  |  18~64세  |     61  |
 서울특별시  |  종로구  |  청운효자동  |  기초생계급여  |   65세이상  |     61  |
 서울특별시  |  종로구  |  청운효자동  |  기초의료급여  |   18세미만  |      1  |
 서울특별시  |  종로구  |  청운효자동  |  기초의료급여  |  18~64세  |      8  |
 서울특별시  |  종로구  |  청운효자동  |  기초주거급여  |   18세미만  |     11  |
 서울특별시  |  종로구  |  청운효자동  |  기초주거급여  |  18~64세  |     25  |
   ...  |  ...  |    ...  |     ...  |     ...  |    ...  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초생계급여  |  18~64세  |    181  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초생계급여  |   65세이상  |    159  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초의료급여  |   18세미만  |      2  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초의료급여  |  18~64세  |     11  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초의료급여  |   65세이상  |      6  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초주거급여  |   18세미만  |     16  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초주거급여  |  18~64세  |     73  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초주거급여  |   65세이상  |     50  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초교육급여  |   18세미만  |     10  |
 서울특별시  |  강동구  |   둔촌2동  |  기초교육급여  |  18~64세  |      1  |

데이터가 많으면 열 개씩 앞뒤로만 나온다.

내림차순이나 올림차순으로도 출력할 수 있다.

System.out.println(tb.sortDescendingOn("수급권자수"));

                         test2.csv                          
  시도    |  시군구  |   읍면동    |    자격    |   연령구간   |  수급권자수  |
------------------------------------------------------------
 서울특별시  |  강서구  |    등촌3동  |  기초생계급여  |  18~64세  |   2202  |
 서울특별시  |  강서구  |    등촌3동  |  기초생계급여  |   65세이상  |   2128  |
 서울특별시  |  노원구  |  중계2,3동  |  기초생계급여  |  18~64세  |   1787  |
 서울특별시  |  노원구  |  중계2,3동  |  기초생계급여  |   65세이상  |   1646  |
 서울특별시  |  강남구  |     수서동  |  기초생계급여  |   65세이상  |   1403  |
 서울특별시  |  강서구  |    가양2동  |  기초생계급여  |   65세이상  |   1316  |
 서울특별시  |  강서구  |    가양2동  |  기초생계급여  |  18~64세  |   1277  |
 서울특별시  |  강남구  |     수서동  |  기초생계급여  |  18~64세  |   1209  |
 서울특별시  |  노원구  |    월계2동  |  기초생계급여  |  18~64세  |   1153  |
 서울특별시  |  노원구  |    월계2동  |  기초생계급여  |   65세이상  |   1152  |
   ...  |  ...  |     ...  |     ...  |     ...  |    ...  |
 서울특별시  |  용산구  |    한강로동  |  기초의료급여  |   18세미만  |      1  |
 서울특별시  |  관악구  |    낙성대동  |  기초교육급여  |   65세이상  |      1  |
 서울특별시  |  관악구  |     삼성동  |  기초교육급여  |  18~64세  |      1  |
 서울특별시  |  서초구  |    반포4동  |  기초의료급여  |   18세미만  |      1  |
 서울특별시  |  용산구  |     남영동  |  기초의료급여  |   18세미만  |      1  |
 서울특별시  |  관악구  |     대학동  |  기초교육급여  |  18~64세  |      1  |
 서울특별시  |  용산구  |     용산구  |  기초의료급여  |  18~64세  |      1  |
 서울특별시  |  동작구  |    상도4동  |  기초의료급여  |   18세미만  |      1  |
 서울특별시  |   중구  |     황학동  |  기초교육급여  |  18~64세  |      1  |
 서울특별시  |  서초구  |    반포3동  |  기초교육급여  |   18세미만  |      1  |

이어서 원하는 만큼 자료를 확인할 수 있는 메서드.

System.out.println(tb.first(20)); // 처음 20 로우만
System.out.println(tb.last(20)); // 마지막 20 로우만

shape메서드를 쓰면 테이블의 총크기를 알 수 있다.

System.out.println(tb.shape()); // 테이블 모양

test2.csv: 4490 rows X 6 cols

컬럼 목록을 알고 싶으면 아래처럼.

System.out.println(tb.columnNames());

[시도, 시군구, 읍면동, 자격, 연령구간, 수급권자수]

각 컬럼들의 데이터 타입도 확인할 수 있다.

System.out.println(tb.structure()); // 컬럼 데이터 타입

         Structure of test2.csv          
 Index  |  Column Name  |  Column Type  |
-----------------------------------------
     0  |           시도  |       STRING  |
     1  |          시군구  |       STRING  |
     2  |          읍면동  |       STRING  |
     3  |           자격  |       STRING  |
     4  |         연령구간  |       STRING  |
     5  |        수급권자수  |      INTEGER  |

다음으론 본격적으로 통계라고 부를만한 메서드들.

원하는 컬럼에 대한 요약자료를 출력할 수 있다.

System.out.println(tb.column("시군구").summary());

          시군구          
  Measure   |  Value  |
-----------------------
     Count  |   4490  |
    Unique  |     25  |
       Top  |    송파구  |
 Top Freq.  |    254  |

이어서 컬럼 하나에 대해 원하는 통계자료만 출력하기.

System.out.println(tb.summarize("수급권자수", max, min, mean, median).by("시군구"));

                                test2.csv summary                                 
 시군구   |  Max [수급권자수]  |  Min [수급권자수]  |     Mean [수급권자수]     |  Median [수급권자수]  |
----------------------------------------------------------------------------------
  종로구  |          326  |            1  |   30.66871165644173  |              10  |
   중구  |          290  |            1  |   37.85714285714284  |              16  |
  용산구  |          633  |            1  |   52.46296296296294  |            17.5  |
  성동구  |          358  |            1  |    55.7182320441989  |              22  |
  광진구  |          501  |            1  |            80.43125  |              40  |
 동대문구  |          724  |            1  |  102.80392156862747  |              39  |
  중랑구  |          763  |            1  |  148.14204545454544  |            63.5  |
  성북구  |          708  |            1  |   73.74299065420558  |            31.5  |
  강북구  |          945  |            1  |  140.08666666666664  |              60  |
  도봉구  |          758  |            1  |   94.63225806451614  |              46  |
  ...  |          ...  |          ...  |                 ...  |             ...  |
  강서구  |         2202  |            1  |   134.7601809954751  |              52  |
  구로구  |          512  |            1  |   72.63068181818186  |              29  |
  금천구  |          648  |            1  |  108.95495495495497  |              51  |
 영등포구  |          811  |            1  |   57.34196891191711  |              21  |
  동작구  |          453  |            1  |   76.04166666666666  |            26.5  |
  관악구  |          713  |            1  |   97.54185022026435  |              36  |
  서초구  |          628  |            1  |   41.68235294117647  |              14  |
  강남구  |         1403  |            1  |   69.18224299065419  |              20  |
  송파구  |          467  |            1  |   66.94488188976376  |              22  |
  강동구  |          685  |            1  |   81.46391752577318  |              29  |

생각보다 빠르고 예쁘게 표를 뽑아준다.

위 목록에서 max나 min만 출력하는 것도 물론 가능하다.

표에 대한 전체 요약은 아래와 같다.

System.out.println(tb.summary());

                                      test2.csv                                      
  Summary   |   시도    |  시군구   |  읍면동   |    자격    |  연령구간   |        수급권자수         |
-------------------------------------------------------------------------------------
     Count  |   4490  |  4490  |  4490  |    4490  |   4490  |                4490  |
    Unique  |      1  |    25  |   453  |       4  |      3  |                      |
       Top  |  서울특별시  |   송파구  |   신사동  |  기초생계급여  |  18세미만  |                      |
 Top Freq.  |   4490  |   254  |    21  |    1308  |   1599  |                      |
       sum  |         |        |        |          |         |              384432  |
      Mean  |         |        |        |          |         |   85.61959910913147  |
       Min  |         |        |        |          |         |                   1  |
       Max  |         |        |        |          |         |                2202  |
     Range  |         |        |        |          |         |                2201  |
  Variance  |         |        |        |          |         |    21076.9552852035  |
  Std. Dev  |         |        |        |          |         |  145.17904561335118  |

이외에도 필터링 기능이 있지만 그건 나중으로 넘기고,

지금부턴 그래프를 그려보자.

위의 자료에서 몇 개만 뽑아서 그려볼 것이다.

Table table = tb.summarize("수급권자수", mean).by("시군구");

/*
 * 막대그래프 (가로)
 */
Plot.show(
	HorizontalBarPlot.create(
		"시군구 수급권자 수 평균",
		table,
		"시군구",
		"mean [수급권자수]"
	)
);

먼저 가로 막대그래프이다.

먼저 정렬을 한 뒤에 그리면 아래와 같이 된다.

Table table = tb.summarize("수급권자수", mean).by("시군구").sortDescendingOn("Mean [수급권자수]");

/*
 * 막대그래프 (가로)
 */
Plot.show(
	HorizontalBarPlot.create(
		"시군구 수급권자 수 평균",
		table,
		"시군구",
		"mean [수급권자수]"
	)
);

계속해서 세로그래프를 그려보자.

Table table = tb.summarize("수급권자수", mean).by("시군구").sortDescendingOn("Mean [수급권자수]");

/*
 * 막대그래프 (세로)
 */
Plot.show(
	VerticalBarPlot.create(
		"시군구 수급권자 수 최대값",
		table,
		"시군구",
		"Mean [수급권자수]"
	)
);

역시 예상보다 예쁘게 잘 그려준다.

계속해서 원형 그래프를 보자.

Table table = tb.summarize("수급권자수", mean).by("시군구").sortDescendingOn("Mean [수급권자수]");

/*
 * 원형 그래프
 */
Plot.show(
	PiePlot.create(
		"시군구 수급권자 수 평균",
		table,
		"시군구",
		"Mean [수급권자수]"
	)
);

이 정도면 기본적인 그래프는 끝난 것 같다.

마지막으로 좌표 데이터를 이용해 점을 찍어보고 끝내자.

파일을 바꿔준다.

String BASE_PATH = new File("").getAbsolutePath();
String FILE_NAME = "test.csv";
String FILE_PATH = BASE_PATH + "/" + FILE_NAME;

Table tb = Table.read().csv(FILE_PATH);

Table table = tb.selectColumns("위도", "경도");

Plot.show(
	ScatterPlot.create("노인 장애인 보호구역", table, "경도", "위도")
);

아직 좌표 스케일링 하는 방법을 몰라서 한쪽에 쏠렸지만 제법 한반도 모양이 나온다.

더 많은 데이터로 더 다양한 데이터를 그려보고 싶다. 3차원 그래프라거나 상관 분석이라거나..

시간 나는 대로 데이터를 가지고 놀아봐야겠다.

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