OECD 국가의 삶의 만족도

31. OECD 국가의 삶의 만족도#

참고: 오렐리앙 제롱의 <핸즈온 머신러닝(2판)> 1장의 소스코드를 사용합니다.

31.1. 주요 내용#

1인당 GDP(국내총생산)와 삶의 만족도 사이의 선형 관계를 확인한다.

# 모듈: 넘파이와 판다스
import numpy as np
import pandas as pd

판다스 기본 설정

pd.set_option('display.max_columns', None)

그래프 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

31.2. 데이터 구하기#

1인당 GDP와 삶의 만족도 데이터셋은 아래 링크에서 구한다.

훈련 데이터 구하는 과정을 여기서는 특정 서버에 저장된 다음 두 개의 csv 파일을 다운로드하는 것으로 대체한다.

  • gdp_per_capita_2015.csv: IMF(국제통화기금)에 제공하는 1인당 국내총생산 데이터(GDP) 데이터

  • oecd_bli_2015.csv: 2015년도 기준 OECD 국가들의 ‘더 나은 삶의 지수’(BLI) 데이터

최종적으로 아래 표와 같은 데이터를 생성해야 하는데 언급된 데이터 파일을 다운로드 하면 전혀 다른 모양의 데이터가 파일에 포함되어 있다. 이어지는 3단계에서 원본 데이터 파일에서 아래 모양의 표를 어떻게 유도해낼 수 있는지 자세히 설명한다. 설명 이해가 어렵다면 4단계로 넘아가도 선형회귀 모델의 훈련 과정을 이해할 수 있다. 하지만 훈련 보다는 데이터를 준비하는 과정이 일반적으로 더 중요하기에 3단계를 최대한 이해하도록 노력할 것을 권장한다.

31.3. 데이터 적재, 정제, 전처리#

컴퓨터에 저장된 또는 다운로드된 데이터는 일반적으로 바로 모델 훈련에 사용할 수 없으며, 데이터 적재, 데이터 정제, 데이터 전처리 등의 과정을 거쳐야 비로소 모델 훈련에 활용될 수 있다.

  • 데이터 적재(data loading): 서버에 존재하거나 컴퓨터에 저장되어 있는 파일을 특정 자료형의 값으로 불러오는 과정

  • 데이터 정제(data cleaning): 적재된 데이터 셋에 포함된 오류, 부정확한 값, 누락된 값, 상관없는 값 등을 제거, 수정, 보완하는 과정

  • 데이터 전처리(data preprocessing): 정제된 데이터 셋을 모델 훈련에 적절한 형식으로 변환하거나 적절한 내용의 데이터를 추가하거나 삭제하는 과정

31.3.1. 1인당 GDP 데이터 적재, 정제, 전처리#

2015년 기준 국가별 1인당 GDP 관련 데이터가 저장되어 있는 서버 주소는 다음과 같다.

datapath = "https://raw.githubusercontent.com/codingalzi/handson-ml3/master/notebooks/data/lifesat/"

판다스의 read_csv() 함수는 지정된 경로에 저장된 csv 을 판다스의 데이터프레임 객체로 적재한다. 적재할 때 사용되는 옵션 인자는 다음과 같다.

  • thousands=',': 1000단위로 쉼표 찍기

  • delimiter='\t': 탭(tab)으로 열 구분

  • encoding='latin1': 인코딩 방식 지정. 파일에서 사용된 ‘Côte d’Ivoire’(코트디브와르)와 같은 특수 알파벳을 사용하는 국가명 처리 용도임.

  • na_values="n/a": 결측치를 ‘NaN’으로 처리.

gdp_per_capita_2015 = pd.read_csv(datapath + "gdp_per_capita_2015.csv", 
                             thousands=',', 
                             delimiter='\t',
                             encoding='latin1', 
                             na_values="n/a")

총 190개 국가의 1인당 GDP 정보를 담고 있다.

gdp_per_capita_2015
Country Subject Descriptor Units Scale Country/Series-specific Notes 2015 Estimates Start After
0 Afghanistan Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 599.994 2013.0
1 Albania Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 3995.383 2010.0
2 Algeria Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 4318.135 2014.0
3 Angola Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 4100.315 2014.0
4 Antigua and Barbuda Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 14414.302 2011.0
... ... ... ... ... ... ... ...
185 Vietnam Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 2088.344 2012.0
186 Yemen Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 1302.940 2008.0
187 Zambia Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 1350.151 2010.0
188 Zimbabwe Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 1064.350 2012.0
189 International Monetary Fund, World Economic Ou... NaN NaN NaN NaN NaN NaN

190 rows × 7 columns

국가명을 행 인덱스로 지정한다.

gdp_per_capita_2015.set_index("Country", inplace=True)

gdp_per_capita_2015
Subject Descriptor Units Scale Country/Series-specific Notes 2015 Estimates Start After
Country
Afghanistan Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 599.994 2013.0
Albania Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 3995.383 2010.0
Algeria Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 4318.135 2014.0
Angola Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 4100.315 2014.0
Antigua and Barbuda Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 14414.302 2011.0
... ... ... ... ... ... ...
Vietnam Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 2088.344 2012.0
Yemen Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 1302.940 2008.0
Zambia Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 1350.151 2010.0
Zimbabwe Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 1064.350 2012.0
International Monetary Fund, World Economic Outlook Database, April 2016 NaN NaN NaN NaN NaN NaN

190 rows × 6 columns

이어서 1인당 GDP 데이터임을 명시하기 위해 열 이름 "2015"를 "GDP per capita"로 변경한다.

gdp_per_capita_2015.rename(columns={"2015": "GDP per capita"}, inplace=True) 

gdp_per_capita_2015.head()
Subject Descriptor Units Scale Country/Series-specific Notes GDP per capita Estimates Start After
Country
Afghanistan Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 599.994 2013.0
Albania Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 3995.383 2010.0
Algeria Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 4318.135 2014.0
Angola Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 4100.315 2014.0
Antigua and Barbuda Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 14414.302 2011.0

31.3.2. 삶의 만족도 데이터 적재, 정제, 전처리#

OECD 국가별 삶의 만족도 데이터는 ‘더 나은 삶의 지수’ 데이터 파일에 포함되어 있다. 따라서 먼저 해당 csv 파일을 판다스의 데이터프레임 객체로 불러온 후에 삶의 만족도와 관련된 내용을 추출하는 과정을 밟는다.

  • pandas.read_csv() 함수는 지정한 경로에 저장되어 있는 csv 파일을 다운로드하여 바로 데이터프레임 객체를 생성한다.

oecd_bli = pd.read_csv(datapath + "oecd_bli_2015.csv", thousands=',')

생성된 데이터프레임의 모양은 다음과 같다.

oecd_bli.shape

(3292, 17)

처음 5행를 살펴보자.

oecd_bli.head()
LOCATION Country INDICATOR Indicator MEASURE Measure INEQUALITY Inequality Unit Code Unit PowerCode Code PowerCode Reference Period Code Reference Period Value Flag Codes Flags
0 AUS Australia HO_BASE Dwellings without basic facilities L Value TOT Total PC Percentage 0 units NaN NaN 1.1 E Estimated value
1 AUT Austria HO_BASE Dwellings without basic facilities L Value TOT Total PC Percentage 0 units NaN NaN 1.0 NaN NaN
2 BEL Belgium HO_BASE Dwellings without basic facilities L Value TOT Total PC Percentage 0 units NaN NaN 2.0 NaN NaN
3 CAN Canada HO_BASE Dwellings without basic facilities L Value TOT Total PC Percentage 0 units NaN NaN 0.2 NaN NaN
4 CZE Czech Republic HO_BASE Dwellings without basic facilities L Value TOT Total PC Percentage 0 units NaN NaN 0.9 NaN NaN

국가별 삶의 만족도는 측정지표('Indicator') 라벨을 갖는 열에서 'Life satisfaction'이라는 항목과 연관된다. 총 24 종의 측정지표가 사용되며 그중에 하나임을 다음과 같이 확인할 수 있다.

'Life satisfaction' in oecd_bli.Indicator.unique()

True

24 종의 측정지표가 사용된다.

oecd_bli.Indicator.unique().shape

(24,)

각 측정지표는 다음과 같다.

oecd_bli.Indicator.unique()

array(['Dwellings without basic facilities', 'Housing expenditure',
       'Rooms per person', 'Household net adjusted disposable income',
       'Household net financial wealth', 'Employment rate',
       'Job security', 'Long-term unemployment rate', 'Personal earnings',
       'Quality of support network', 'Educational attainment',
       'Student skills', 'Years in education', 'Air pollution',
       'Water quality', 'Consultation on rule-making', 'Voter turnout',
       'Life expectancy', 'Self-reported health', 'Life satisfaction',
       'Assault rate', 'Homicide rate',
       'Employees working very long hours',
       'Time devoted to leisure and personal care'], dtype=object)

그런데 삶의 만족도와 관련된 행이 OECD 회원국의 수인 36보다 많다. 이는 삶의 만족도와 관련해서 데이터의 중복이 있다는 것을 의미한다.

mask = oecd_bli.Indicator == 'Life satisfaction'
oecd_life_sat = oecd_bli[mask]

oecd_life_sat
LOCATION Country INDICATOR Indicator MEASURE Measure INEQUALITY Inequality Unit Code Unit PowerCode Code PowerCode Reference Period Code Reference Period Value Flag Codes Flags
2669 AUS Australia SW_LIFS Life satisfaction L Value TOT Total AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 7.3 NaN NaN
2670 AUT Austria SW_LIFS Life satisfaction L Value TOT Total AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 6.9 NaN NaN
2671 BEL Belgium SW_LIFS Life satisfaction L Value TOT Total AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 6.9 NaN NaN
2672 CAN Canada SW_LIFS Life satisfaction L Value TOT Total AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 7.3 NaN NaN
2673 CZE Czech Republic SW_LIFS Life satisfaction L Value TOT Total AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 6.5 NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
2843 CHL Chile SW_LIFS Life satisfaction L Value LW Low AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 6.0 NaN NaN
2844 EST Estonia SW_LIFS Life satisfaction L Value LW Low AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 5.1 NaN NaN
2845 RUS Russia SW_LIFS Life satisfaction L Value LW Low AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 5.4 NaN NaN
2846 SVN Slovenia SW_LIFS Life satisfaction L Value LW Low AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 5.0 NaN NaN
2847 OECD OECD - Total SW_LIFS Life satisfaction L Value LW Low AVSCORE Average score 0 units NaN NaN 5.9 NaN NaN

179 rows × 17 columns

oecd_life_sat.shape

(179, 17)

무엇이 중복되었는지를 알아내기 위해 OECD 회원국가별로 'Indicator' 열에 포함된 24개 측정지표에 해당하는 값(value)만을 따로 추출해보자. 즉, ‘더 나은 삶의 지수’(BLI, Better Life Index) 자료에서 볼 수 있는 아래 테이블 이미지와 같은 데이터프레임을 생성하고자 한다.

  • 행: OECD 회원국(Country)

  • 열: 측정지표(Indicator)

  • 항목 값: 국가별 지표 수치(Value)

이를 위해 국가명('Country' 열의 항목)을 행의 인덱스 이름으로, 'Indicator'의 항목을 열의 인덱스 이름으로 사용하는 데이터프레임을 생성한다. 해당 열과 항목에 해당하는 값은 'Value' 열에 포함된 값을 사용한다.

그런데 OECD의 원본 파일에는 각 측정지표의 값으로 국가별 소득 불평등('INEQUALITY')과 관련된 다섯 가지 기준에 따라 다른 값이 포함되어 있다(위 이미지 좌상단 화살표 참조).

기준

기호

대상

Total

TOT

전체 인구

Men

MN

남성

Wemen

WMN

여성

High

HGH

상위 소득

Low

LW

하위 소득

 
oecd_bli.INEQUALITY.unique()

array(['TOT', 'MN', 'WMN', 'HGH', 'LW'], dtype=object)

oecd_bli.INEQUALITY == 'TOT' 인 경우만 사용한다.

mask = oecd_bli.INEQUALITY == 'TOT'
oecd_bli = oecd_bli[mask]

888개로 샘플 수가 줄었다.

oecd_bli.shape

(888, 17)

여전히 888개의 데이터가 있는 이유는 ‘더 나은 삶’을 측정는 지표가 24종이고 36개의 OECD 회원국과 OECD 전체(OECD - Total)의 평균을 조사했기 때문이다. 실제로 다음이 성립한다.

(36+1) * 24 == 888

True

즉, Country 열에 36개의 국가와 OECD 전체(OECD-Total)가 각각 24번 사용되며 그때마다 다른 측정지표가 사용된다. 예를 들어, 대한민국(Korea)가 24번 사용된 것을 다음과 같이 확인한다.

(oecd_bli['Country'] == 'Korea').sum()

24

pivot() 메서드

국가명('Country' 열의 항목)을 행 인덱스의 라벨로, 'Indicator'의 항목을 열 인덱스 라벨로 사용하면서 해당 행과 열의 항목에는 'Value' 열에 포함된 값을 사용하는 데이터프레임을 pivot() 메서드를 이용하여 생성한다.

oecd_bli = oecd_bli.pivot(index="Country", columns="Indicator", values="Value")

이제 총 36개 국가의 측정지표별 수치를 확인하면 다음과 같다.

oecd_bli
Indicator Air pollution Assault rate Consultation on rule-making Dwellings without basic facilities Educational attainment Employees working very long hours Employment rate Homicide rate Household net adjusted disposable income Household net financial wealth Housing expenditure Job security Life expectancy Life satisfaction Long-term unemployment rate Personal earnings Quality of support network Rooms per person Self-reported health Student skills Time devoted to leisure and personal care Voter turnout Water quality Years in education
Country
Australia 13.0 2.1 10.5 1.1 76.0 14.02 72.0 0.8 31588.0 47657.0 20.0 4.8 82.1 7.3 1.08 50449.0 92.0 2.3 85.0 512.0 14.41 93.0 91.0 19.4
Austria 27.0 3.4 7.1 1.0 83.0 7.61 72.0 0.4 31173.0 49887.0 21.0 3.9 81.0 6.9 1.19 45199.0 89.0 1.6 69.0 500.0 14.46 75.0 94.0 17.0
Belgium 21.0 6.6 4.5 2.0 72.0 4.57 62.0 1.1 28307.0 83876.0 21.0 5.0 80.5 6.9 3.88 48082.0 94.0 2.2 74.0 509.0 15.71 89.0 87.0 18.9
Brazil 18.0 7.9 4.0 6.7 45.0 10.41 67.0 25.5 11664.0 6844.0 21.0 4.6 73.7 7.0 1.97 17177.0 90.0 1.6 69.0 402.0 14.97 79.0 72.0 16.3
Canada 15.0 1.3 10.5 0.2 89.0 3.94 72.0 1.5 29365.0 67913.0 21.0 6.4 81.5 7.3 0.90 46911.0 92.0 2.5 89.0 522.0 14.25 61.0 91.0 17.2
Chile 46.0 6.9 2.0 9.4 57.0 15.42 62.0 4.4 14533.0 17733.0 18.0 4.4 78.9 6.7 1.59 22101.0 86.0 1.2 59.0 436.0 14.41 49.0 73.0 16.5
Czech Republic 16.0 2.8 6.8 0.9 92.0 6.98 68.0 0.8 18404.0 17299.0 26.0 4.1 78.2 6.5 3.12 20338.0 85.0 1.4 60.0 500.0 14.98 59.0 85.0 18.1
Denmark 15.0 3.9 7.0 0.9 78.0 2.03 73.0 0.3 26491.0 44488.0 24.0 5.6 80.1 7.5 1.78 48347.0 95.0 1.9 72.0 498.0 16.06 88.0 94.0 19.4
Estonia 9.0 5.5 3.3 8.1 90.0 3.30 68.0 4.8 15167.0 7680.0 19.0 5.2 76.5 5.6 3.82 18944.0 89.0 1.5 54.0 526.0 14.90 64.0 79.0 17.5
Finland 15.0 2.4 9.0 0.6 85.0 3.58 69.0 1.4 27927.0 18761.0 22.0 6.9 80.7 7.4 1.73 40060.0 95.0 1.9 65.0 529.0 14.89 69.0 94.0 19.7
France 12.0 5.0 3.5 0.5 73.0 8.15 64.0 0.6 28799.0 48741.0 21.0 6.5 82.1 6.5 3.99 40242.0 87.0 1.8 67.0 500.0 15.33 80.0 82.0 16.4
Germany 16.0 3.6 4.5 0.1 86.0 5.25 73.0 0.5 31252.0 50394.0 21.0 3.1 81.0 7.0 2.37 43682.0 94.0 1.8 65.0 515.0 15.31 72.0 95.0 18.2
Greece 27.0 3.7 6.5 0.7 68.0 6.16 49.0 1.6 18575.0 14579.0 25.0 12.2 80.7 4.8 18.39 25503.0 83.0 1.2 74.0 466.0 14.91 64.0 69.0 18.6
Hungary 15.0 3.6 7.9 4.8 82.0 3.19 58.0 1.3 15442.0 13277.0 20.0 5.7 75.2 4.9 5.10 20948.0 87.0 1.1 57.0 487.0 15.04 62.0 77.0 17.6
Iceland 18.0 2.7 5.1 0.4 71.0 12.25 82.0 0.3 23965.0 43045.0 24.0 4.1 83.0 7.5 1.18 55716.0 96.0 1.5 77.0 484.0 14.61 81.0 97.0 19.8
Ireland 13.0 2.6 9.0 0.2 75.0 4.20 60.0 0.8 23917.0 31580.0 19.0 5.9 81.0 7.0 8.39 49506.0 96.0 2.1 82.0 516.0 15.19 70.0 80.0 17.6
Israel 21.0 6.4 2.5 3.7 85.0 16.03 67.0 2.3 22104.0 52933.0 21.0 5.0 81.8 7.4 0.79 28817.0 87.0 1.2 80.0 474.0 14.48 68.0 68.0 15.8
Italy 21.0 4.7 5.0 1.1 57.0 3.66 56.0 0.7 25166.0 54987.0 24.0 5.9 82.3 6.0 6.94 34561.0 90.0 1.4 66.0 490.0 14.98 75.0 71.0 16.8
Japan 24.0 1.4 7.3 6.4 94.0 22.26 72.0 0.3 26111.0 86764.0 22.0 2.4 83.2 5.9 1.67 35405.0 89.0 1.8 30.0 540.0 14.93 53.0 85.0 16.3
Korea 30.0 2.1 10.4 4.2 82.0 18.72 64.0 1.1 19510.0 29091.0 16.0 3.2 81.3 5.8 0.01 36354.0 72.0 1.4 35.0 542.0 14.63 76.0 78.0 17.5
Luxembourg 12.0 4.3 6.0 0.1 78.0 3.47 66.0 0.4 38951.0 61765.0 21.0 4.3 81.5 6.9 1.78 56021.0 87.0 2.0 72.0 490.0 15.12 91.0 86.0 15.1
Mexico 30.0 12.8 9.0 4.2 37.0 28.83 61.0 23.4 13085.0 9056.0 21.0 4.9 74.6 6.7 0.08 16193.0 77.0 1.0 66.0 417.0 13.89 63.0 67.0 14.4
Netherlands 30.0 4.9 6.1 0.0 73.0 0.45 74.0 0.9 27888.0 77961.0 19.0 4.5 81.2 7.3 2.40 47590.0 90.0 2.0 76.0 519.0 15.44 75.0 92.0 18.7
New Zealand 11.0 2.2 10.3 0.2 74.0 13.87 73.0 1.2 23815.0 28290.0 23.0 5.1 81.5 7.3 0.75 35609.0 94.0 2.4 90.0 509.0 14.87 77.0 89.0 18.1
Norway 16.0 3.3 8.1 0.3 82.0 2.82 75.0 0.6 33492.0 8797.0 17.0 3.1 81.5 7.4 0.32 50282.0 94.0 2.0 76.0 496.0 15.56 78.0 94.0 17.9
OECD - Total 20.0 3.9 7.3 2.4 75.0 12.51 65.0 4.0 25908.0 67139.0 18.0 5.4 79.6 6.6 2.79 36118.0 88.0 1.8 68.0 497.0 14.97 68.0 81.0 17.7
Poland 33.0 1.4 10.8 3.2 90.0 7.41 60.0 0.9 17852.0 10919.0 21.0 7.3 76.9 5.8 3.77 22655.0 91.0 1.1 58.0 521.0 14.20 55.0 79.0 18.4
Portugal 18.0 5.7 6.5 0.9 38.0 9.62 61.0 1.1 20086.0 31245.0 19.0 8.6 80.5 5.1 9.11 23688.0 86.0 1.6 46.0 488.0 14.95 58.0 86.0 17.6
Russia 15.0 3.8 2.5 15.1 94.0 0.16 69.0 12.8 19292.0 3412.0 11.0 4.0 70.2 6.0 1.70 20885.0 90.0 0.9 37.0 481.0 14.97 65.0 56.0 16.0
Slovak Republic 13.0 3.0 6.6 0.6 92.0 7.02 60.0 1.2 17503.0 8663.0 26.0 5.5 76.2 6.1 9.46 20307.0 90.0 1.1 66.0 472.0 14.99 59.0 81.0 16.3
Slovenia 26.0 3.9 10.3 0.5 85.0 5.63 63.0 0.4 19326.0 18465.0 20.0 5.5 80.2 5.7 5.15 32037.0 90.0 1.5 65.0 499.0 14.62 52.0 88.0 18.4
Spain 24.0 4.2 7.3 0.1 55.0 5.89 56.0 0.6 22477.0 24774.0 22.0 17.8 82.5 6.5 12.96 34824.0 95.0 1.9 72.0 490.0 16.06 69.0 71.0 17.6
Sweden 10.0 5.1 10.9 0.0 88.0 1.13 74.0 0.7 29185.0 60328.0 20.0 6.5 81.8 7.2 1.37 40818.0 92.0 1.7 81.0 482.0 15.11 86.0 95.0 19.3
Switzerland 20.0 4.2 8.4 0.0 86.0 6.72 80.0 0.5 33491.0 108823.0 22.0 3.0 82.8 7.5 1.46 54236.0 96.0 1.8 81.0 518.0 14.98 49.0 96.0 17.3
Turkey 35.0 5.0 5.5 12.7 34.0 40.86 50.0 1.2 14095.0 3251.0 21.0 8.1 74.6 5.6 2.37 16919.0 86.0 1.1 68.0 462.0 13.42 88.0 62.0 16.4
United Kingdom 13.0 1.9 11.5 0.2 78.0 12.70 71.0 0.3 27029.0 60778.0 23.0 5.2 81.0 6.8 2.77 41192.0 91.0 1.9 74.0 502.0 14.83 66.0 88.0 16.4
United States 18.0 1.5 8.3 0.1 89.0 11.30 67.0 5.2 41355.0 145769.0 18.0 5.9 78.7 7.2 1.91 56340.0 90.0 2.4 88.0 492.0 14.27 68.0 85.0 17.2

참고로 대한민국의 측정지표별 수치는 다음과 같다(위 이미지 중간의 파란띠로 구분된 영역 참조).

oecd_bli.loc['Korea']

Indicator
Air pollution                                   30.00
Assault rate                                     2.10
Consultation on rule-making                     10.40
Dwellings without basic facilities               4.20
Educational attainment                          82.00
Employees working very long hours               18.72
Employment rate                                 64.00
Homicide rate                                    1.10
Household net adjusted disposable income     19510.00
Household net financial wealth               29091.00
Housing expenditure                             16.00
Job security                                     3.20
Life expectancy                                 81.30
Life satisfaction                                5.80
Long-term unemployment rate                      0.01
Personal earnings                            36354.00
Quality of support network                      72.00
Rooms per person                                 1.40
Self-reported health                            35.00
Student skills                                 542.00
Time devoted to leisure and personal care       14.63
Voter turnout                                   76.00
Water quality                                   78.00
Years in education                              17.50
Name: Korea, dtype: float64

알파벳 순으로 첫 5개 국가의 삶의 만족도는 "Life satisfaction" 열(column)에서 확인할 수 있다.

oecd_bli["Life satisfaction"].head()

Country
Australia    7.3
Austria      6.9
Belgium      6.9
Brazil       7.0
Canada       7.3
Name: Life satisfaction, dtype: float64

31.4. 데이터 합병#

앞서 살펴본 대로 1인당 GDP 데이터는 OECD 회원국 이외의 국가 데이터도 포함되어 있다. OECD 회원국으로 제한해서 1인당 GDP와 삶의 만족도 사이의 관계를 파악하기 위해 앞서 구한 두 개의 데이터프레임을 하나로 합병한다.

  • 판다스의 merge() 함수를 이용한다.

  • OECD 회원국들만 대상으로 하기 위해 left_index=True와 right_index=True로 설정한다.

gdp_per_capita_2015.head()
Subject Descriptor Units Scale Country/Series-specific Notes GDP per capita Estimates Start After
Country
Afghanistan Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 599.994 2013.0
Albania Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 3995.383 2010.0
Algeria Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 4318.135 2014.0
Angola Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 4100.315 2014.0
Antigua and Barbuda Gross domestic product per capita, current prices U.S. dollars Units See notes for: Gross domestic product, curren... 14414.302 2011.0 
oecd_bli.head()
Indicator Air pollution Assault rate Consultation on rule-making Dwellings without basic facilities Educational attainment Employees working very long hours Employment rate Homicide rate Household net adjusted disposable income Household net financial wealth Housing expenditure Job security Life expectancy Life satisfaction Long-term unemployment rate Personal earnings Quality of support network Rooms per person Self-reported health Student skills Time devoted to leisure and personal care Voter turnout Water quality Years in education
Country
Australia 13.0 2.1 10.5 1.1 76.0 14.02 72.0 0.8 31588.0 47657.0 20.0 4.8 82.1 7.3 1.08 50449.0 92.0 2.3 85.0 512.0 14.41 93.0 91.0 19.4
Austria 27.0 3.4 7.1 1.0 83.0 7.61 72.0 0.4 31173.0 49887.0 21.0 3.9 81.0 6.9 1.19 45199.0 89.0 1.6 69.0 500.0 14.46 75.0 94.0 17.0
Belgium 21.0 6.6 4.5 2.0 72.0 4.57 62.0 1.1 28307.0 83876.0 21.0 5.0 80.5 6.9 3.88 48082.0 94.0 2.2 74.0 509.0 15.71 89.0 87.0 18.9
Brazil 18.0 7.9 4.0 6.7 45.0 10.41 67.0 25.5 11664.0 6844.0 21.0 4.6 73.7 7.0 1.97 17177.0 90.0 1.6 69.0 402.0 14.97 79.0 72.0 16.3
Canada 15.0 1.3 10.5 0.2 89.0 3.94 72.0 1.5 29365.0 67913.0 21.0 6.4 81.5 7.3 0.90 46911.0 92.0 2.5 89.0 522.0 14.25 61.0 91.0 17.2 
oecd_bli['Life satisfaction']

Country
Australia          7.3
Austria            6.9
Belgium            6.9
Brazil             7.0
Canada             7.3
Chile              6.7
Czech Republic     6.5
Denmark            7.5
Estonia            5.6
Finland            7.4
France             6.5
Germany            7.0
Greece             4.8
Hungary            4.9
Iceland            7.5
Ireland            7.0
Israel             7.4
Italy              6.0
Japan              5.9
Korea              5.8
Luxembourg         6.9
Mexico             6.7
Netherlands        7.3
New Zealand        7.3
Norway             7.4
OECD - Total       6.6
Poland             5.8
Portugal           5.1
Russia             6.0
Slovak Republic    6.1
Slovenia           5.7
Spain              6.5
Sweden             7.2
Switzerland        7.5
Turkey             5.6
United Kingdom     6.8
United States      7.2
Name: Life satisfaction, dtype: float64

oecd_country_stats = pd.merge(gdp_per_capita_2015.loc[:, ['GDP per capita']],
                              oecd_bli.loc[:, ['Life satisfaction']], 
                              left_index=True, 
                              right_index=True)

oecd_country_stats
GDP per capita Life satisfaction
Country
Australia 50961.865 7.3
Austria 43724.031 6.9
Belgium 40106.632 6.9
Brazil 8669.998 7.0
Canada 43331.961 7.3
Chile 13340.905 6.7
Czech Republic 17256.918 6.5
Denmark 52114.165 7.5
Estonia 17288.083 5.6
Finland 41973.988 7.4
France 37675.006 6.5
Germany 40996.511 7.0
Greece 18064.288 4.8
Hungary 12239.894 4.9
Iceland 50854.583 7.5
Ireland 51350.744 7.0
Israel 35343.336 7.4
Italy 29866.581 6.0
Japan 32485.545 5.9
Korea 27195.197 5.8
Luxembourg 101994.093 6.9
Mexico 9009.280 6.7
Netherlands 43603.115 7.3
New Zealand 37044.891 7.3
Norway 74822.106 7.4
Poland 12495.334 5.8
Portugal 19121.592 5.1
Russia 9054.914 6.0
Slovak Republic 15991.736 6.1
Slovenia 20732.482 5.7
Spain 25864.721 6.5
Sweden 49866.266 7.2
Switzerland 80675.308 7.5
Turkey 9437.372 5.6
United Kingdom 43770.688 6.8
United States 55805.204 7.2

행의 수가 36으로 정확하게 OECD 회원국가만 포함된다. 즉, OECD - Total 데이터도 함께 사라졌다.

oecd_country_stats.shape

(36, 2)

열 인덱스의 라벨을 한글로 바꾼다.

oecd_country_stats.rename(columns={'GDP per capita': '1인당 GDP', 'Life satisfaction':'삶의 만족도'}, inplace=True)

oecd_country_stats
1인당 GDP 삶의 만족도
Country
Australia 50961.865 7.3
Austria 43724.031 6.9
Belgium 40106.632 6.9
Brazil 8669.998 7.0
Canada 43331.961 7.3
Chile 13340.905 6.7
Czech Republic 17256.918 6.5
Denmark 52114.165 7.5
Estonia 17288.083 5.6
Finland 41973.988 7.4
France 37675.006 6.5
Germany 40996.511 7.0
Greece 18064.288 4.8
Hungary 12239.894 4.9
Iceland 50854.583 7.5
Ireland 51350.744 7.0
Israel 35343.336 7.4
Italy 29866.581 6.0
Japan 32485.545 5.9
Korea 27195.197 5.8
Luxembourg 101994.093 6.9
Mexico 9009.280 6.7
Netherlands 43603.115 7.3
New Zealand 37044.891 7.3
Norway 74822.106 7.4
Poland 12495.334 5.8
Portugal 19121.592 5.1
Russia 9054.914 6.0
Slovak Republic 15991.736 6.1
Slovenia 20732.482 5.7
Spain 25864.721 6.5
Sweden 49866.266 7.2
Switzerland 80675.308 7.5
Turkey 9437.372 5.6
United Kingdom 43770.688 6.8
United States 55805.204 7.2

31.5. 그래프 그리기#

36개 국가의 1인단 GDP와 삶의 만족도 사이의 관계를 확인하기 위해 산점도를 그린다. 추가로 일부 국가를 빨강색로 표시하고 국가 이름도 함께 넣는다.

oecd_country_stats.plot(kind='scatter', x="1인당 GDP", y='삶의 만족도', figsize=(10, 6))
plt.axis([0, 120000, 0, 10])

# 언급된 5개 국가명과 좌표
position_text = {
    "Hungary": (7000, 1),
    "Korea": (24000, 1.7),
    "Australia": (45000, 2.7),
    "United States": (54500, 3.8),
    "Switzerland": (75000, 3.8),
    "Luxembourg": (95000, 3.0),    
}

# 5개 국가는 좌표를 이용하여 빨강색 점으로 표기
for country, pos_text in position_text.items():
    pos_data_x, pos_data_y = oecd_country_stats.loc[country]            # 5개 국가의 지표
    
    # 5개 국가명 표기
    country = "U.S." if country == "United States" else country  # 미국은 U.S. 로 표기
    
    # 화살표 그리기
    plt.annotate(country, xy=(pos_data_x, pos_data_y), 
                 xytext=pos_text,
                 arrowprops=dict(facecolor='black', width=0.5, shrink=0.1, headwidth=5) )
    
    # 5개 국가 산점도 그리기: 빨강색 점
    plt.plot(pos_data_x, pos_data_y, "ro")

# x 축 제목 새롭게 지정
plt.xlabel("GDP per capita (USD)")
plt.ylabel("Life satisfaction")

plt.show()
_images/2c6daeaf2187dd5870b9a4753962495b5d06efb0dd2a5d80a0d9d774b8cb3310.png

1인당 GDP와 삶의 만족도 사이의 선형관계를 보다 확실하게 보여주기 위해 적절한 직선도 하나 그린다. 직선의 기울기와 절편은 머신러닝 선형회귀 모델을 이용하여 쉽게 확인할 수 있지만 여기서는 결과만 이용한다.

oecd_country_stats.plot(kind='scatter', x="1인당 GDP", y='삶의 만족도', figsize=(10, 6))
plt.axis([0, 110000, 0, 10])

# 언급된 5개 국가명과 좌표
position_text = {
    "Hungary": (7000, 1),
    "Korea": (24000, 1.7),
    "Australia": (45000, 2.7),
    "United States": (54500, 3.8),
    "Switzerland": (75000, 3.8),
    "Luxembourg": (95000, 3.0),    
}

# 5개 국가는 좌표를 이용하여 빨강색 점으로 표기
for country, pos_text in position_text.items():
    pos_data_x, pos_data_y = oecd_country_stats.loc[country]            # 5개 국가의 지표
    
    # 5개 국가명 표기
    country = "U.S." if country == "United States" else country  # 미국은 U.S. 로 표기
    
    # 화살표 그리기
    plt.annotate(country, xy=(pos_data_x, pos_data_y), 
                 xytext=pos_text,
                 arrowprops=dict(facecolor='black', width=0.5, shrink=0.1, headwidth=5) )
    
    # 5개 국가 산점도 그리기: 빨강색 점
    plt.plot(pos_data_x, pos_data_y, "ro")

# 7개 국가 포함 예측 선형 모델 그래프(검정 점선)
a = 2.3177337047396075e-05  # 기울기
b = 5.763029861307918       # 절편

X = np.linspace(0, 110000, 1000)
plt.plot(X, b + a * X, "k:")

# x 축 제목 새롭게 지정
plt.xlabel("GDP per capita (USD)")
plt.ylabel("Life satisfaction")

plt.show()
_images/de4325dfa9cdda62b3aae94918ea3ad64ddd8e95995c2cf5956a14815fffdb00.png
Contents