2025년 1월 첫째주 주간 아파트가격 동향: 파이썬 비교막대그래프로 시각화하는 방법

아파트 매매가격과 전세가격이 매주 얼마나 변동하는지 궁금하신가요? 한국부동산원의 ‘주간 아파트가격 동향’ 데이터를 파이썬으로 직접 시각화하면서, 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 설명드릴게요.

오늘은 파이썬 비교막대그래프를 사용하여 매매가격과 전세가격 변동을 한눈에 파악하는 방법을 소개합니다. 지금부터 아래의 시각화 코드를 따라오시면, 초보자도 이해할 수 있게 라인바이라인 코드 해설까지 준비했으니 끝까지 함께해 주세요!

📊 주간 아파트가격 동향 데이터 설명

최근 한국부동산원이 발표한 2025년 1월 6일 기준 주간 아파트가격 동향에 따르면,

• 매매가격지수: 전국적으로 -0.03% 하락
• 전세가격지수: 전국적으로 0.00% 보합

지역별 데이터는 아래와 같습니다.

• 매매가격: 서울 0.00%, 수도권 -0.02%, 지방 -0.05%
• 전세가격: 서울 0.00%, 수도권 0.00%, 지방 -0.01%

이 데이터를 시각적으로 명확하게 이해하려면 비교막대그래프를 사용해보는 것이 효과적입니다.

📈 파이썬 비교막대그래프 구현 (코드 블록)

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 입력
regions = ["Nationwide", "Seoul", "Capital Region", "Non-Capital Region"]
sales_price_1 = [-0.03, 0.00, -0.02, -0.04]
sales_price_2 = [-0.03, 0.00, -0.02, -0.05]
jeonse_price_1 = [0.00, 0.00, 0.00, -0.01]
jeonse_price_2 = [0.00, 0.00, 0.00, -0.01]

# 그래프 크기 및 설정
plt.figure(figsize=(8, 6))
bar_width = 0.35
x = range(len(regions))

# 매매가격지수 변동률 시각화
plt.bar(x, sales_price_1, bar_width, label='Dec 30, 2024', color='#3498db')
plt.bar([p + bar_width for p in x], sales_price_2, bar_width, label='Jan 6, 2025', color='#2c3e50')
plt.title('Sales Price Index Change (%)')
plt.xticks([p + bar_width / 2 for p in x], regions)
plt.axhline(0, color='gray')
plt.legend()
plt.show()

# 전세가격지수 변동률 시각화
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(x, jeonse_price_1, bar_width, label='Dec 30, 2024', color='#e74c3c')
plt.bar([p + bar_width for p in x], jeonse_price_2, bar_width, label='Jan 6, 2025', color='#c0392b')
plt.title('Jeonse Price Index Change (%)')
plt.xticks([p + bar_width / 2 for p in x], regions)
plt.axhline(0, color='gray')
plt.legend()
plt.show()

📌 코드 상세해설

이제 위 코드를 단계별로 쉽게 설명드릴게요.

1. 데이터 준비

regions = ["Nationwide", "Seoul", "Capital Region", "Non-Capital Region"]
sales_price_1 = [-0.03, 0.00, -0.02, -0.04]
sales_price_2 = [-0.03, 0.00, -0.02, -0.05]
jeonse_price_1 = [0.00, 0.00, 0.00, -0.01]
jeonse_price_2 = [0.00, 0.00, 0.00, -0.01]

• regions: 지역 이름을 담고 있습니다.
• sales_price_1 및 sales_price_2: 매매가격 변동률 데이터
• jeonse_price_1 및 jeonse_price_2: 전세가격 변동률 데이터

2. 막대그래프 설정 및 첫 번째 그래프 생성

plt.figure(figsize=(8, 6))
bar_width = 0.35
x = range(len(regions))

• plt.figure: 그래프 크기 설정
• bar_width: 막대의 너비를 설정합니다.
• x: 막대그래프의 위치를 조정하기 위한 리스트 생성

3. 매매가격지수 변동률 시각화

plt.bar(x, sales_price_1, bar_width, label='Dec 30, 2024', color='#3498db')
plt.bar([p + bar_width for p in x], sales_price_2, bar_width, label='Jan 6, 2025', color='#2c3e50')

• plt.bar: 막대그래프를 그리는 명령어
• x와 sales_price_1 데이터를 기준으로 첫 번째 그래프를 그립니다.
• bar_width를 더해 두 번째 막대그래프를 오른쪽으로 이동

4. 전세가격지수 변동률 시각화

plt.bar(x, jeonse_price_1, bar_width, label='Dec 30, 2024', color='#e74c3c')
plt.bar([p + bar_width for p in x], jeonse_price_2, bar_width, label='Jan 6, 2025', color='#c0392b')

• 전세가격 데이터를 동일한 방식으로 시각화합니다.

✅ 결론: 주간 아파트가격 동향 한눈에 파악하기!

위의 파이썬 비교막대그래프를 사용하여 주간 아파트가격 동향을 효과적으로 시각화할 수 있었습니다. 데이터의 변화를 직관적으로 파악할 수 있고, 매매가격과 전세가격의 동향을 지역별로 비교할 수 있었습니다.

이런 방식으로 부동산 데이터를 분석하고 싶다면, 파이썬은 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다. 다음에도 더 다양한 데이터 시각화와 분석을 준비해보겠습니다!

참고로, 파이썬 비교막대그래프 대비하여 누적막대그래프는 어떻게 시각화 할 수 있을까요? 결혼 출산에 대한 인식 변화: 누적막대그래프로 데이터 분석하기 포스트를 통해서 그 지식을 습득해보세요!