데이터분석

[23.07.03] 데이터 시각화(기름 제일 싼 곳) - 22(1)

gmwoo 2023. 7. 3. 16:25

벌써 7월,,, 2023 상반기 벌써 끝났엉 ㅠㅠ

4. 셀프 주유소는 정말 저렴할까?¶

4-1 Selenium 사용하기¶

오피넷: https://www.opinet.co.kr/searRgSelect.do
- 지역을 변경해도 URL이 변경되지 않음
BeautifulSoup 모듈은 로그인이 필요하거나 어떠한 버튼 등을 클릭한 뒤 나오는 페이지의 정보들을 가져오기 어렵다
Selenium : https://www.selenium.dev/documentation/ (공식 문서)
- 웹 브라우저를 원격 조작하는 도구
- 자동으로 URL을 열고 클릭 등의 매크로 동작 구현
- 스크롤, 문자의 입력, 화면 캡쳐 등
Selenium 사용
- 1) pip install selenium
- 2) 크롬 드라이버 다운로드 -> 버전 확인) 크롬 > 도움말 > 크롬 정보 > 버전 114.0.5735.199 ( URL: https://chromedriver.chromium.org/downloads )

In [1]:

# ! pip install selenium

In [2]:

import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore')

In [3]:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service

In [4]:

service = Service(path='../../driver/chromedriver.exe')
driver = webdriver.Chrome(service=service)

In [5]:

driver.get("https://naver.com")

In [6]:

driver.save_screenshot('../../images/naver.png')

Out[6]:

True

In [7]:

driver.close()

4-2 서울시 구별 주유소 가격 정보 얻기¶

오피넷(www.opinet.co.kr)
--- 참고 사이트 ----
- Selenium : https://www.selenium.dev/documentation/ (공식문서)
- https://fenderist.tistory.com/168
- https://pythoninoffice.com/fixing-attributeerror-webdriver-object-has-no-attribute-find_element_by_xpath/ (변경사항)

In [8]:

from selenium import webdriver

In [9]:

service = Service(path = '../../driver/chromedriver.exe')
driver = webdriver.Chrome(service = service)

In [10]:

driver.get("https://www.opinet.co.kr/searRgSelect.do")

데이터를 변경하면 지도에 변경된 내용이 나오나 URL이 변화하ㅏ지 않음

In [12]:

from selenium.webdriver.common.by import By

sido_list_raw = driver.find_element(By.ID, "SIDO_NM0")
sido_list_raw

Out[12]:

<selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="3e057a69802e09239c5bdfc23d5fa9a8", element="4009504C097599EE04E1463D0B81C77C_element_93")>

In [13]:

sido_list = sido_list_raw.find_elements(By.TAG_NAME, 'option')
sido_list[1].get_attribute("value")

Out[13]:

'서울특별시'

In [14]:

# 시.도정보
sido_names = [option.get_attribute("value") for option in sido_list]
sido_names = sido_names[1:] # 0번째 데이터는 '시/도' 표기이므로 제외
sido_names[:5], len(sido_names)

Out[14]:

(['서울특별시', '부산광역시', '대구광역시', '인천광역시', '광주광역시'], 17)

In [15]:

# 시.군.구 정보
gu_list_raw = driver.find_element(By.ID, "SIGUNGU_NM0")
gu_list = gu_list_raw.find_elements(By.TAG_NAME, "option")

In [16]:

gu_names = [option.get_attribute("value") for option in gu_list]
gu_names.remove('')
gu_names

Out[16]:

['강남구',
 '강동구',
 '강북구',
 '강서구',
 '관악구',
 '광진구',
 '구로구',
 '금천구',
 '노원구',
 '도봉구',
 '동대문구',
 '동작구',
 '마포구',
 '서대문구',
 '서초구',
 '성동구',
 '성북구',
 '송파구',
 '양천구',
 '영등포구',
 '용산구',
 '은평구',
 '종로구',
 '중구',
 '중랑구']

In [17]:

import time
from tqdm import tqdm_notebook

In [18]:

for gu in tqdm_notebook(gu_names):
    element = driver.find_element(By.ID, "SIGUNGU_NM0")
    element.send_keys(gu)
    time.sleep(5)
    
    element_get_excel = driver.find_element(By.ID, "glopopd_excel").click()
    time.sleep(4)

  0%|          | 0/25 [00:00<?, ?it/s]

In [19]:

driver.close()

4-5. 구별 주유 가격에 대한 데이터 정리¶

In [20]:

import pandas as pd
from glob import glob

In [21]:

stations_files = glob('../../data/지역_위치*.xls')
stations_files

Out[21]:

['../../data\\지역_위치별(주유소) (1).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (10).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (11).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (12).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (13).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (14).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (15).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (16).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (17).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (18).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (19).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (2).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (20).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (21).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (22).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (23).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (24).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (3).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (4).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (5).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (6).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (7).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (8).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소) (9).xls',
 '../../data\\지역_위치별(주유소).xls']

In [22]:

tmp_raw = []

for file_name in stations_files:
    tmp = pd.read_excel(file_name, header=2)
    tmp_raw.append(tmp)
    
station_raw = pd.concat(tmp_raw)
station_raw.head()

Out[22]:

	지역	상호	주소	상표	전화번호	셀프여부	고급휘발유	휘발유	경유	실내등유
0	서울특별시	오렌지주유소	서울 강동구 성안로 102 (성내동)	SK에너지	02-484-6165	N	-	1554	1354	997
1	서울특별시	구천면주유소	서울 강동구 구천면로 357 (암사동)	현대오일뱅크	02-441-0536	N	-	1556	1355	-
2	서울특별시	GS칼텍스㈜직영 신월주유소	서울 강동구 양재대로 1323 (성내동)	GS칼텍스	02-475-2600	N	1855	1559	1349	1000
3	서울특별시	광성주유소	서울 강동구 올림픽로 673 (천호동)	S-OIL	02-470-5133	N	-	1578	1388	1100
4	서울특별시	(주)소모에너지엔테크놀러지성내주유소	서울 강동구 올림픽로 578 (성내동)	GS칼텍스	02-479-3838	Y	-	1588	1388	-

In [23]:

# 휘발유, 고급 휘발유 등 object type
station_raw.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 537 entries, 0 to 45
Data columns (total 10 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   지역      537 non-null    object
 1   상호      537 non-null    object
 2   주소      537 non-null    object
 3   상표      537 non-null    object
 4   전화번호    537 non-null    object
 5   셀프여부    537 non-null    object
 6   고급휘발유   537 non-null    object
 7   휘발유     537 non-null    object
 8   경유      537 non-null    object
 9   실내등유    537 non-null    object
dtypes: object(10)
memory usage: 46.1+ KB

In [24]:

stations = pd.DataFrame({'Oil_store':station_raw['상호'],
                        '주소':station_raw['주소'],
                        '가격':station_raw['휘발유'],
                        '셀프':station_raw['셀프여부'],
                        '상표':station_raw['상표']})
stations.head()

Out[24]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표
0	오렌지주유소	서울 강동구 성안로 102 (성내동)	1554	N	SK에너지
1	구천면주유소	서울 강동구 구천면로 357 (암사동)	1556	N	현대오일뱅크
2	GS칼텍스㈜직영 신월주유소	서울 강동구 양재대로 1323 (성내동)	1559	N	GS칼텍스
3	광성주유소	서울 강동구 올림픽로 673 (천호동)	1578	N	S-OIL
4	(주)소모에너지엔테크놀러지성내주유소	서울 강동구 올림픽로 578 (성내동)	1588	Y	GS칼텍스

In [25]:

stations['구'] = [eachAddress.split()[1] for eachAddress in stations['주소']]
stations.head()

Out[25]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구
0	오렌지주유소	서울 강동구 성안로 102 (성내동)	1554	N	SK에너지	강동구
1	구천면주유소	서울 강동구 구천면로 357 (암사동)	1556	N	현대오일뱅크	강동구
2	GS칼텍스㈜직영 신월주유소	서울 강동구 양재대로 1323 (성내동)	1559	N	GS칼텍스	강동구
3	광성주유소	서울 강동구 올림픽로 673 (천호동)	1578	N	S-OIL	강동구
4	(주)소모에너지엔테크놀러지성내주유소	서울 강동구 올림픽로 578 (성내동)	1588	Y	GS칼텍스	강동구

In [26]:

# 서울 특별시, 특별시
stations['구'].unique()

Out[26]:

array(['강동구', '동대문구', '동작구', '마포구', '서대문구', '서초구', '성동구', '서울특별시', '성북구',
       '송파구', '양천구', '영등포구', '강북구', '용산구', '은평구', '종로구', '중구', '중랑구',
       '강서구', '관악구', '광진구', '구로구', '금천구', '노원구', '도봉구', '특별시', '강남구'],
      dtype=object)

In [27]:

print(stations[stations['구'] == '서울특별시'])
print(stations[stations['구'] == '특별시'])

         Oil_store                           주소    가격 셀프     상표      구
12  SK네트웍스(주)효진주유소  1 서울특별시 성동구 동일로 129 (성수동2가)  1654  N  SK에너지  서울특별시
   Oil_store                        주소    가격 셀프     상표    구
10     서현주유소  서울 특별시 도봉구 방학로 142 (방학동)  1524  Y  S-OIL  특별시

In [28]:

stations.loc[stations['구'] == '서울특별시', '구'] = '성동구'
stations.loc[stations['구'] == '특별시', '구'] = '도봉구'
stations['구'].unique()

Out[28]:

array(['강동구', '동대문구', '동작구', '마포구', '서대문구', '서초구', '성동구', '성북구', '송파구',
       '양천구', '영등포구', '강북구', '용산구', '은평구', '종로구', '중구', '중랑구', '강서구',
       '관악구', '광진구', '구로구', '금천구', '노원구', '도봉구', '강남구'], dtype=object)

In [29]:

stations[stations['가격'] == '-']

Out[29]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구
18	명진석유(주)동서울주유소	서울특별시 강동구 천호대로 1456 (상일동)	-	Y	GS칼텍스	강동구
33	하나주유소	서울특별시 영등포구 도림로 236 (신길동)	-	N	S-OIL	영등포구
12	(주)에이앤이청담주유소	서울특별시 강북구 도봉로 155 (미아동)	-	Y	SK에너지	강북구
13	송정주유소	서울특별시 강북구 인수봉로 185 (수유동)	-	N	자가상표	강북구

In [30]:

stations = stations[stations['가격'] != '-']
stations.head()

Out[30]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구
0	오렌지주유소	서울 강동구 성안로 102 (성내동)	1554	N	SK에너지	강동구
1	구천면주유소	서울 강동구 구천면로 357 (암사동)	1556	N	현대오일뱅크	강동구
2	GS칼텍스㈜직영 신월주유소	서울 강동구 양재대로 1323 (성내동)	1559	N	GS칼텍스	강동구
3	광성주유소	서울 강동구 올림픽로 673 (천호동)	1578	N	S-OIL	강동구
4	(주)소모에너지엔테크놀러지성내주유소	서울 강동구 올림픽로 578 (성내동)	1588	Y	GS칼텍스	강동구

In [31]:

# float type으로 바꾸기
stations['가격'] = [float(value) for value in stations['가격']]
stations.head()

Out[31]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구
0	오렌지주유소	서울 강동구 성안로 102 (성내동)	1554.0	N	SK에너지	강동구
1	구천면주유소	서울 강동구 구천면로 357 (암사동)	1556.0	N	현대오일뱅크	강동구
2	GS칼텍스㈜직영 신월주유소	서울 강동구 양재대로 1323 (성내동)	1559.0	N	GS칼텍스	강동구
3	광성주유소	서울 강동구 올림픽로 673 (천호동)	1578.0	N	S-OIL	강동구
4	(주)소모에너지엔테크놀러지성내주유소	서울 강동구 올림픽로 578 (성내동)	1588.0	Y	GS칼텍스	강동구

In [32]:

stations.reset_index(inplace=True)
del stations['index']

In [33]:

stations.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 533 entries, 0 to 532
Data columns (total 6 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype  
---  ------     --------------  -----  
 0   Oil_store  533 non-null    object 
 1   주소         533 non-null    object 
 2   가격         533 non-null    float64
 3   셀프         533 non-null    object 
 4   상표         533 non-null    object 
 5   구          533 non-null    object 
dtypes: float64(1), object(5)
memory usage: 25.1+ KB

4-4. 셀프 주유소는 정말 저렴한지 boxplot으로 확인¶

In [34]:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import platform

from matplotlib import font_manager, rc
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # - 기호 깨지는 것 방지
# f_path = "/Library/Fonts/AppleGothic.ttf"   -> MAC
f_path = "C:/Windows/Fonts/malgun.ttf"
font_name = font_manager.FontProperties(fname=f_path).get_name()
rc('font', family=font_name)

In [35]:

stations.boxplot(column='가격', by='셀프', figsize=(12,8))

Out[35]:

<Axes: title={'center': '가격'}, xlabel='셀프'>

In [36]:

plt.figure(figsize=(12,8))
sns.boxplot(x='상표', y='가격', hue='셀프', data=stations, palette='Set3')
plt.show()

In [37]:

plt.figure(figsize=(12,8))
sns.boxplot(x='상표', y='가격', hue='셀프', data=stations, palette='Set3')
sns.swarmplot(x='상표', y='가격', data=stations, color='.6')
plt.show()

4-5. 서울시 구별 주유 가격 확인¶

In [38]:

import json
import folium
import googlemaps
import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)

In [39]:

stations.sort_values(by='가격', ascending=False).head(10)

Out[39]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구
325	서남주유소	서울 중구 통일로 30 (봉래동1가)	2132.0	N	SK에너지	중구
324	장충주유소	서울 중구 장충단로 202 (장충동1가)	2130.0	N	SK에너지	중구
124	양재주유소	서울 서초구 바우뫼로 178 (양재동)	2128.0	N	SK에너지	서초구
532	뉴서울(강남)	서울 강남구 언주로 716 (논현동)	2120.0	N	SK에너지	강남구
531	오천주유소	서울 강남구 봉은사로 503 (삼성동)	2107.0	N	SK에너지	강남구
313	재동주유소	서울특별시 종로구 율곡로 58 (경운동)	2106.0	N	SK에너지	종로구
285	청파주유소	서울특별시 용산구 청파로 311 (청파동1가)	2106.0	N	SK에너지	용산구
284	갈월동주유소	서울특별시 용산구 한강대로 322 (갈월동)	2106.0	N	SK에너지	용산구
283	강변주유소	서울특별시 용산구 원효로 9 (청암동)	2106.0	N	SK에너지	용산구
323	통일주유소	서울 중구 동호로 296 (장충동2가)	2106.0	N	SK에너지	중구

In [40]:

stations.sort_values(by='가격', ascending=True).head(10)

Out[40]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구
83	만남의광장주유소	서울 서초구 양재대로12길 73-71 (원지동)	1490.0	N	알뜰(ex)	서초구
344	강서오곡셀프주유소	서울특별시 강서구 벌말로 254 (오곡동)	1497.0	Y	SK에너지	강서구
451	태릉솔밭주유소	서울특별시 노원구 노원로 49 (공릉동)	1497.0	Y	S-OIL	노원구
258	수유동주유소	서울특별시 강북구 도봉로 395 (수유동)	1498.0	Y	GS칼텍스	강북구
227	(주)강서오일	서울 영등포구 도신로 151 (도림동)	1499.0	N	현대오일뱅크	영등포구
225	도림주유소	서울 영등포구 도림로 343 (도림동)	1499.0	Y	알뜰주유소	영등포구
226	(주)대청에너지 대청주유소	서울 영등포구 가마산로 328 (대림동)	1499.0	N	GS칼텍스	영등포구
415	풀페이주유소	서울특별시 구로구 경인로 41 (온수동)	1499.0	N	SK에너지	구로구
326	신일셀프주유소	서울 중랑구 상봉로 58 (망우동)	1499.0	Y	SK에너지	중랑구
40	서경주유소	서울 동작구 대림로 46 (신대방동)	1499.0	N	현대오일뱅크	동작구

In [41]:

import numpy as np

gu_data = pd.pivot_table(stations, index=['구'], values=['가격'])
gu_data.head()

Out[41]:

	가격
구
강남구	1791.000000
강동구	1656.722222
강북구	1534.333333
강서구	1576.428571
관악구	1603.055556

In [42]:

geo_path = '../../data/02. skorea_municipalities_geo_simple.json'
geo_str = json.load(open(geo_path, encoding='utf-8'))

map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=10.5,
                tiles = 'Stamen Toner')

map.choropleth(geo_data=geo_str,
              data = gu_data,
              columns=[gu_data.index, '가격'],
              fill_color='PuRd',
              key_on='feature.id')
map

Out[42]:

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

4-6. 서울시 주유 가격 상하위 10개 주유소 지도에 표기¶

In [43]:

oil_price_top10 = stations.sort_values(by='가격', ascending=False).head(10)
oil_price_top10

Out[43]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구
325	서남주유소	서울 중구 통일로 30 (봉래동1가)	2132.0	N	SK에너지	중구
324	장충주유소	서울 중구 장충단로 202 (장충동1가)	2130.0	N	SK에너지	중구
124	양재주유소	서울 서초구 바우뫼로 178 (양재동)	2128.0	N	SK에너지	서초구
532	뉴서울(강남)	서울 강남구 언주로 716 (논현동)	2120.0	N	SK에너지	강남구
531	오천주유소	서울 강남구 봉은사로 503 (삼성동)	2107.0	N	SK에너지	강남구
313	재동주유소	서울특별시 종로구 율곡로 58 (경운동)	2106.0	N	SK에너지	종로구
285	청파주유소	서울특별시 용산구 청파로 311 (청파동1가)	2106.0	N	SK에너지	용산구
284	갈월동주유소	서울특별시 용산구 한강대로 322 (갈월동)	2106.0	N	SK에너지	용산구
283	강변주유소	서울특별시 용산구 원효로 9 (청암동)	2106.0	N	SK에너지	용산구
323	통일주유소	서울 중구 동호로 296 (장충동2가)	2106.0	N	SK에너지	중구

In [44]:

oil_price_bottom10 = stations.sort_values(by='가격', ascending=True).head(10)
oil_price_bottom10

Out[44]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구
83	만남의광장주유소	서울 서초구 양재대로12길 73-71 (원지동)	1490.0	N	알뜰(ex)	서초구
344	강서오곡셀프주유소	서울특별시 강서구 벌말로 254 (오곡동)	1497.0	Y	SK에너지	강서구
451	태릉솔밭주유소	서울특별시 노원구 노원로 49 (공릉동)	1497.0	Y	S-OIL	노원구
258	수유동주유소	서울특별시 강북구 도봉로 395 (수유동)	1498.0	Y	GS칼텍스	강북구
227	(주)강서오일	서울 영등포구 도신로 151 (도림동)	1499.0	N	현대오일뱅크	영등포구
225	도림주유소	서울 영등포구 도림로 343 (도림동)	1499.0	Y	알뜰주유소	영등포구
226	(주)대청에너지 대청주유소	서울 영등포구 가마산로 328 (대림동)	1499.0	N	GS칼텍스	영등포구
415	풀페이주유소	서울특별시 구로구 경인로 41 (온수동)	1499.0	N	SK에너지	구로구
326	신일셀프주유소	서울 중랑구 상봉로 58 (망우동)	1499.0	Y	SK에너지	중랑구
40	서경주유소	서울 동작구 대림로 46 (신대방동)	1499.0	N	현대오일뱅크	동작구

In [49]:

# gmap_key = "본인 API"
# gmaps = googlemaps.Client(key=gmap_key)

In [46]:

from tqdm import tqdm_notebook

lat = []
lng = []

for n in tqdm_notebook(oil_price_top10.index):
    try:
        tmp_add = str(oil_price_top10['주소'][n]).split('(')[0] # '('를 기준으로 나눔
        tmp_map = gmaps.geocode(tmp_add)
        
        tmp_loc = tmp_map[0].get('geometry')
        lat.append(tmp_loc['location']['lat'])
        lng.append(tmp_loc['location']['lng'])
    
    except:
        lat.append(np.nan)
        lng.append(np.nan)

oil_price_top10['lat'] = lat
oil_price_top10['lng'] = lng
oil_price_top10

  0%|          | 0/10 [00:00<?, ?it/s]

Out[46]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구	lat	lng
325	서남주유소	서울 중구 통일로 30 (봉래동1가)	2132.0	N	SK에너지	중구	37.558375	126.972094
324	장충주유소	서울 중구 장충단로 202 (장충동1가)	2130.0	N	SK에너지	중구	37.562780	127.007034
124	양재주유소	서울 서초구 바우뫼로 178 (양재동)	2128.0	N	SK에너지	서초구	37.478089	127.039592
532	뉴서울(강남)	서울 강남구 언주로 716 (논현동)	2120.0	N	SK에너지	강남구	37.517647	127.035735
531	오천주유소	서울 강남구 봉은사로 503 (삼성동)	2107.0	N	SK에너지	강남구	37.513452	127.053684
313	재동주유소	서울특별시 종로구 율곡로 58 (경운동)	2106.0	N	SK에너지	종로구	37.576426	126.985843
285	청파주유소	서울특별시 용산구 청파로 311 (청파동1가)	2106.0	N	SK에너지	용산구	37.540512	126.965311
284	갈월동주유소	서울특별시 용산구 한강대로 322 (갈월동)	2106.0	N	SK에너지	용산구	37.547038	126.972236
283	강변주유소	서울특별시 용산구 원효로 9 (청암동)	2106.0	N	SK에너지	용산구	37.534945	126.945876
323	통일주유소	서울 중구 동호로 296 (장충동2가)	2106.0	N	SK에너지	중구	37.560850	127.003418

In [47]:

from tqdm import tqdm_notebook

lat = []
lng = []

for n in tqdm_notebook(oil_price_bottom10.index):
    try:
        tmp_add = str(oil_price_bottom10['주소'][n]).split('(')[0] # '('를 기준으로 나눔
        tmp_map = gmaps.geocode(tmp_add)
        
        tmp_loc = tmp_map[0].get('geometry')
        lat.append(tmp_loc['location']['lat'])
        lng.append(tmp_loc['location']['lng'])
    
    except:
        lat.append(np.nan)
        lng.append(np.nan)

oil_price_bottom10['lat'] = lat
oil_price_bottom10['lng'] = lng
oil_price_bottom10

  0%|          | 0/10 [00:00<?, ?it/s]

Out[47]:

	Oil_store	주소	가격	셀프	상표	구	lat	lng
83	만남의광장주유소	서울 서초구 양재대로12길 73-71 (원지동)	1490.0	N	알뜰(ex)	서초구	37.460084	127.042169
344	강서오곡셀프주유소	서울특별시 강서구 벌말로 254 (오곡동)	1497.0	Y	SK에너지	강서구	37.553962	126.768428
451	태릉솔밭주유소	서울특별시 노원구 노원로 49 (공릉동)	1497.0	Y	S-OIL	노원구	37.625965	127.085590
258	수유동주유소	서울특별시 강북구 도봉로 395 (수유동)	1498.0	Y	GS칼텍스	강북구	37.642156	127.029586
227	(주)강서오일	서울 영등포구 도신로 151 (도림동)	1499.0	N	현대오일뱅크	영등포구	37.510022	126.908238
225	도림주유소	서울 영등포구 도림로 343 (도림동)	1499.0	Y	알뜰주유소	영등포구	37.507761	126.900236
226	(주)대청에너지 대청주유소	서울 영등포구 가마산로 328 (대림동)	1499.0	N	GS칼텍스	영등포구	37.498547	126.895759
415	풀페이주유소	서울특별시 구로구 경인로 41 (온수동)	1499.0	N	SK에너지	구로구	37.491052	126.826655
326	신일셀프주유소	서울 중랑구 상봉로 58 (망우동)	1499.0	Y	SK에너지	중랑구	37.590942	127.093807
40	서경주유소	서울 동작구 대림로 46 (신대방동)	1499.0	N	현대오일뱅크	동작구	37.487946	126.908325

In [48]:

map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=10.5)

for n in oil_price_top10.index:
    if pd.notnull(oil_price_top10['lat'][n]):
        folium.CircleMarker([oil_price_top10['lat'][n], oil_price_top10['lng'][n]],
                           radius=15, color='#CD3181',
                           fill_color='#CD3181',
                           fill=True).add_to(map)
        
for n in oil_price_bottom10.index:
    if pd.notnull(oil_price_bottom10['lat'][n]):
        folium.CircleMarker([oil_price_bottom10['lat'][n], oil_price_bottom10['lng'][n]],
                           radius=15, color='#3186cc',
                           fill_color='#3186cc',
                           fill=True).add_to(map)
map

Out[48]:

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

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