비아파트 시장 데이터로 살펴보기

# 오피스텔(매매) 데이터프레임의 '단지명' 컬럼 이름을 '건물명'으로 변경
of_sales_df = of_sales_df.rename(columns={'단지명': '건물명'})

# 단독다가구(매매) 데이터프레임의 컬럼 이름을 다른 데이터프레임과 일치시키기 위해 변경
# '매수' -> '매수자', '매도' -> '매도자', '대지면적(㎡)' -> '대지권면적(㎡)'
single_family_sales_df = single_family_sales_df.rename(columns={
    '대지면적(㎡)': '대지권면적(㎡)',
    '매수': '매수자',
    '매도': '매도자'
})

# 각 데이터프레임에서 병합에 사용할 컬럼을 명시적으로 선택하고 순서를 맞춥니다.
# 단독다가구 데이터에는 없는 컬럼(본번, 부번, 건물명, 전용면적(㎡), 층, 등기일자)은 병합 시 자동으로 NaN으로 채워집니다.
# 연립다세대, 오피스텔 데이터에는 없는 컬럼(도로조건, 연면적(㎡))은 병합 시 자동으로 NaN으로 채워집니다.
common_columns = [
    'NO', '시군구', '번지', '본번', '부번', '건물명', '전용면적(㎡)', '대지권면적(㎡)',
    '계약년월', '계약일', '거래금액(만원)', '층', '매수자', '매도자', '건축년도', '도로명',
    '해제사유발생일', '거래유형', '중개사소재지', '등기일자', '주택유형', '도로조건', '연면적(㎡)'
]

# 각 데이터프레임에서 common_columns에 해당하는 컬럼만 선택합니다.
# 만약 데이터프레임에 해당 컬럼이 없으면 (예: 단독다가구에 '본번'이 없는 경우),
# pandas는 이 선택 과정에서 해당 컬럼을 포함하지 않습니다.
# 이후 concat 시 없는 컬럼은 자동으로 NaN으로 채워집니다.

# 연립다세대 데이터프레임 컬럼 확인 및 선택
villa_columns_to_use = [col for col in common_columns if col in villa_sales_df.columns]
villa_sales_df_processed = villa_sales_df[villa_columns_to_use]

# 오피스텔 데이터프레임 컬럼 확인 및 선택
of_columns_to_use = [col for col in common_columns if col in of_sales_df.columns]
of_sales_df_processed = of_sales_df[of_columns_to_use]

# 단독다가구 데이터프레임 컬럼 확인 및 선택
single_family_columns_to_use = [col for col in common_columns if col in single_family_sales_df.columns]
single_family_sales_df_processed = single_family_sales_df[single_family_columns_to_use]


print("\n[진단] 단독다가구 데이터프레임 컬럼 (이름 변경 후):")
print(single_family_sales_df.columns)

print("\n[진단] 병합 전 연립다세대 데이터프레임 컬럼:")
print(villa_sales_df_processed.columns)

print("\n[진단] 병합 전 오피스텔 데이터프레임 컬럼:")
print(of_sales_df_processed.columns)

print("\n[진단] 병합 전 단독다가구 데이터프레임 컬럼:")
print(single_family_sales_df_processed.columns)


# 세 데이터프레임을 행 방향으로 병합
# ignore_index=True: 병합 후 인덱스를 재설정합니다.
# sort=False: 컬럼 순서를 알파벳 순으로 정렬하지 않습니다.
combined_sales_df = pd.concat([villa_sales_df_processed, of_sales_df_processed, single_family_sales_df_processed], ignore_index=True, sort=False)

print("\n세 파일이 성공적으로 병합되었습니다.")
print("병합된 데이터프레임의 처음 10줄:")
display(combined_sales_df.head(10))

print("\n병합된 데이터프레임의 컬럼 목록:")
print(combined_sales_df.columns)

import os

# 저장할 파일 경로 설정
folder_path = '/content/drive/MyDrive/비아파트 (매매)'
output_filename = '비아파트(매매)_merged.csv'
output_path = os.path.join(folder_path, output_filename)

# 데이터프레임을 CSV 파일로 저장
# encoding='utf-8-sig': 한글 깨짐 방지
# index=False: 데이터프레임 인덱스를 CSV에 포함하지 않음
combined_sales_df.to_csv(output_path, encoding='utf-8-sig', index=False)

print(f"🎉 '비아파트(매매)_merged.csv' 파일이 성공적으로 저장되었습니다!")
print(f"파일 위치: {output_path}")