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​ [부동산 데이터 분석] #3. 실거래데이터 쌓기 (데이터를 꼭 DB에 저장해야 한다는 생각을 버려~ 노하우 공유!!)​ # 주제 부동산 데이터 분석 [부동산 데이터 분석] #1.데이터의 출처 어디일까? 공공데이터 포털의 실체 (feat. Postman) 내집마련이 시급하다!​ [부동산 데이터 분석] #2.재료만들기 (“11110” 아는사람은 Skip, 모르면 드루와)​ 에 이어서 실거래 매매 데이터 쌓기 최종회! 어떻게 함수형태로 구성하고 데이터를 저장할까~? # 오늘 다루는 주제 * 이전 영상 리뷰 * 파이썬 함수형태 * 어떻데 유니크한값을 찾을까? * 데이터 저장할때 어떻게 효율적으로? 데이터 저장구조 * 날짜데이터는 어떻게 생성할까? (datetime) * 주피터랩 (JuipyterLab) * ..

안녕하세요. 오늘은 부동산 "아파트별 평당실거래가격"에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 그 중에서도 "서울특별시 양천구"지역에 대해서 알아볼까합니다. 차트 아래 차트는 "서울특별시 양천구의 아파트별 평당실거래가격" 를 나타낸 내용입니다. 데이터 값 "아파트별 평당실거래가격"에서의 "서울특별시 양천구"을 정렬해보면 다음과 같습니다. 아파트명(가격) 단위: 만원 성우(390.246024345),쌍용(594.55033173),엘리시아(591.104914272),SM엘루이(668.13389148),부영3(680.645858352),부영2(680.01708262),서일해오름103(460.829493088),서일해오름102(458.466264918),럭키(425.606722935),이연에버리치(499.49450415..