Re:문제91. (오늘의 마지막 문제) 애플 휴대폰 사용자의 일별 이동성 데이터와 한국의 일별 코로나 확진자수 데이터를 서로 조인하시오

[11기_김서준]

import pandas as pd

from datetime import date

daily_c = pd.read_csv('cov0713.csv')

k_move = pd.read_csv('korea_move.csv',encoding='ANSI') # ANSI 코딩으로 불러오기

del k_move['alternative_name'] # 이상한 글씨 삭제

## k_move 설정

k_move = k_move.T[5:] # 전치 후 6행부터 저장

k_move['date']=k_move.index # index에 있는 날짜 column으로 지정

k_move.columns=['driving','walking','date'] # merge용 column명 변경

k_move=k_move[['date','driving','walking']] # column 순서 변경

## 일별 확진자 설정

mod = pd.Series(daily_c['date']) # Series로 따로 생성

m1=mod.str.partition('월') # '월'로 1차 분리

m2=m1[2].str.partition('일') # '일'로 2차 분리

mod_m=pd.concat([m1[0],m2[0]],axis=1)

mod_m.columns=['m','d'] # column명 수정

mod_m['y']='2020-0' # 년도 column 생성

mod_date='2020-0'+mod_m['m']+'-'+mod_m['d'].str.strip() # 각 column 병합 후 새로 생성, 'd' column 공백 제거

daily_c['date']=mod_date # date 수정한 column 추가

## 병합

rs=pd.merge(k_move, daily_c, on='date',how='right')

rs=rs[['date','driving','walking','daily confirmed']] # column 순서 변경

rs