app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas_bokeh
import folium
from streamlit_folium import st_folium
import requests

# 기사 제목
st.markdown("# 부자 동네에 몰린 공원? '소득분위'가 공원 개수를 결정한다")
st.write("<br><br>", unsafe_allow_html=True) # 2줄 띄어쓰기
# 중제목
st.markdown("### 도시공원, 누구를 위한 공간인가")
st.write("<br>", unsafe_allow_html=True) # 1줄 띄어쓰기
# 1문단 제목
st.markdown('#### "학교 근처 공원이요? 어디 있는지도 잘 모르겠어요." ')
#1문단 사진 삽입
st.image('photo1.jpg', caption='5월 19일, 대학생 서민영(22)씨가 동대문구 카페 외부 공간에서 인터뷰하는 모습')
st.write("<br>", unsafe_allow_html=True) # 1줄 띄어쓰기
# 1문단 문단 시작
st.write('''서울 동대문구는 여러 대학이 밀집해 있어 20대 자취생이 많은 지역이다. 동시에 서울시에서 1인당 공원면적이 가장 좁은 지역이기도 하다. 
동대문구 회기동에 사는 서민영(22·여·가명) 씨는 한 달에 공원을 2번 정도 방문한다. 거주지 1km 이내 반경에 마땅한 공원이 없기 때문이다.''' )
st.write(''' 민영 씨는 “가끔 공원에 앉아서 휴식을 취하면 실내에서는 느낄 수 없는 여유와 해방감을 느낄 수 있어서 좋다”라고 답했지만, 그녀가 실제로 향하는 곳은 공원이 아닌 카페였다.
“여기서 제일 가까운 공원도 걸어서 2~30분은 걸리니까 자주 가긴 어려워요. 그래서 그냥 카페 가서 잠깐 쉬고 오는 거죠.”''' )
st.write("<br><br>", unsafe_allow_html=True) # 2줄 띄어쓰기
st.image('photo2.jpg', caption='5월 20일, 대학생 최지우(24)씨가 능산 공원에서 인터뷰하는 모습')
st.write('''중랑구 신내동에 거주하는 최지우(24·여·가명) 씨의 사정은 조금 다르다. 그녀의 집 앞에 위치한 능산공원은 도보 5분 거리에 있어 접근성이 좋다. 
“공원 둘레에 야간 조명이 설치되어 새벽에도 무섭지 않고, 다른 아파트 단지에서도 편하게 들어갈 수 있는 샛길이 있어서 좋아요.”''' )
st.write('''그녀는 집 근처에 있는 공원을 한 달에 약 15번 방문하지만, 학교 주변(동대문구)에는 공원이 없어 아쉬움을 느낀다. “학교 주변에는 공원이 없어서 휴식할 공간이 적다고 생각해요. 
실제로 공원이 어디 있는지도 잘 모르겠어요.”''' )



#2문단 제목
st.markdown('#### 접근성 떨어지는 도시 공원... 카페로 발걸음 돌리는 시민들 ')
st.write("<br>", unsafe_allow_html=True) # 1줄 띄어쓰기
# 2문단 첫 번째 사진 삽입
st.image('photo3.jpg', caption='카페 : 2024.01 기준, 공원 : 2024.05 기준')
st.write("<br>", unsafe_allow_html=True) # 1줄 띄어쓰기
# 2문단 문단1
st.write('''공공데이터포털에 따르면, 올해 1월 기준 전국에 있는 카페는 약 9만 6천 개에 달한다. 반면 공원 개수는 약 1만 8천 개에 불과하다. 공원이 카페보다 5배 넘게 적다는 건, 그만큼 접근성이 떨어진다는 의미다.
사람들은 공원에 가고 싶어도 어쩔 수 없이 카페로 발걸음을 돌린다. 한정된 휴식 시간의 일부를 이동 시간에 쏟을 수 있는 사람은 많지 않다.''' )
st.write('''카페 역시 분명한 한계가 존재한다. 카페가 아무리 접근성이 좋아도, 공원이 제공하는 야외 휴식 기능을 제공할 수는 없다. 
추가적인 시간을 들여 공원에 갈 수 없는 사람들이 ‘돈을 주고’ 사야 하는 공간이라는 점도 본질적인 문제다.''')
st.write('''의외의 사실은, 현재 공원 개수가 과거에 비해 상당히 늘어난 상태라는 것이다. 도시공원과 녹지 확충을 위한 ‘도시공원 및 녹지 등에 관한 법률’이 2005년 제정된 이후, 
공원의 총개수는 이듬해부터 증가하기 시작했다.''')
st.write("<br>", unsafe_allow_html=True) # 1줄 띄어쓰기
# 2문단 두 번째 사진 삽입
st.image('photo4.jpg', caption='기간 : 2006년 전후 18년')
st.write("<br>", unsafe_allow_html=True) # 1줄 띄어쓰기
# 2문단 문단2
st.write('''서울을 기준으로, 법률 시행으로부터 18년이 지난 현재(2005\~2024)의 공원 개수와 법률 시행 전 과거 18년(1987\~2005)의 공원 개수를 비교한 그래프다. 
법률 시행 이전에 지정된 공원 개수는 222개, 시행 이후에 지정된 공원 개수는 324개다. 18년이라는 동일한 기간 동안 서울의 공원 개수는 약 31% 증가했다.''')
st.write("<br>", unsafe_allow_html=True) # 1줄 띄어쓰기


# 3문단 제목
st.markdown("#### '모두를 위한' 공원이 '부자들의' 공원으로 ")
# html 삽입

# 3문단 본문
st.write('''취재팀은 서울시 자치구별 소득분위와 공원 개수의 상관성에서 흥미로운 사실을 발견할 수 있었다. 바로 지역 소득분위와 해당 지역의 공원 개수가 비슷한 양상을 보인다는 것이다.
공원이 가장 적은 금천구(55개, 6분위), 광진구(68개·7분위), 중구(70개·7분위), 강북구(80개·6분위)는 모두 소득분위가 낮은 6~7분위에 속하는 지역이었다. 반면 소득분위가 높은 송파구(174개·8분위), 서초구(179개·9분위)  등 8~9분위 지역들은 대부분 공원 개수 상위 권역에 포함되었다. 늘어난 공원이 소득분위가 높은 지역을 중심으로 공급된 탓에 평범한 시민들은 이를 체감하기 어려웠던 것이다.
이러한 불균형이 발생하는 원인은 현재 공원이 조성되는 과정에서 찾을 수 있다. 충북정책개발센터 문지영 전문위원은 “공원의 80% 이상이 기부채납(개발자가 일정 부분의 땅에 공공시설을 설치해 국가나 지자체에 무상으로 제공하면 용적률 상향 등의 혜택을 받는 제도)의 방식으로 이루어지기 때문에 ‘개발자’의 입장에서 공원이 조성된다”라며 주거계획 수립과정에서부터 문제가 있음을 지적했다. 공원 조성과 관리 책임이 있는 지자체가 별다른 조례나 정책을 수립하지 않으니, 개발자가 수익성을 높이기 위해 자투리 공간에 공원을 조성하고 있다는 것이다.''')




# 사진 삽입

st.image('photo2.jpg', caption='경희대 근처 맛집 지도(--- 제공)')

# 데이터 불러오기
df = pd.read_excel('data_traffic_accidents.xlsx', index_col=0)
st.write('다음 데이터는 전국의 교통사고를 지역별로 집계한 것이다')
#st.write(df)

# 검색어 입력 받아 데이터 선택적으로 출력
query = st.text_input('이 곳에 지역명(시군구동읍면)을 입력하면 관련 데이터만 검색해 보여줍니다', key='region1_input')
df['select1']=df['사고지역위치명'].apply(lambda x: 1 if query in x else 0)
st.write('검색 결과:', df[df['select1']==1])

# 교통사고 유형과 연도에 따른 pivot table 보여주기
df_pivot=df.pivot_table(index='사고유형구분', columns='사고연도', values='사고건수', aggfunc='sum')
df_heatmap=df_pivot.style.background_gradient(cmap='Oranges').format("{:.2f}")
st.write('다음 표는 교통사고 건수를 유형과 연도에 따라 구분한 것이다', df_heatmap)

# 워드클라우드 보여주기
st.write('주요  단어들을 워드클라우드로 보여주면 다음과 같다')
st.image('wordcloud.png')

# 연결망그림 보여주기
st.write('''취재팀은 주요  단어들 간에 공동출현하는 관계를 바탕으로 의미연결망을 그려보았다.
        분석결과, ~~설명~~''')
st.image('network.png')

# 그래프 html 보여주기
st.write('''취재팀은 교통사고 사고건수와 사망자수 간의 관계를 그래프로 표시했다 분석결과, ~~설명~~
그래프 각 점에 마우스를 놓으면 지역 정보가 나타난다''')
with open('bokeh_example.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
    html_content1 = f.read()
st.components.v1.html(html_content1, height=500) # markdown보다 복잡한 html 파일 작동에 강함

# 지도 html 보여주기
st.write('''취재팀은 서울시 주요 대학의 위치와 정보를 지도에 표기해 보았다. 분석결과, ~~설명~~
지도 위 표기 지점에 마우스를 놓으면 관련 정보가 나타난다''')
with open('folium_example.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
    html_content2 = f.read()
st.components.v1.html(html_content2, height=500)