아파트매매 실거래 데이터 수집

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아파트매매 실거래 데이터 수집 본문

데이터사이언스/공공데이터

아파트매매 실거래 데이터 수집

GIL~ 2022. 11. 28. 14:59

이번 포스팅에서는 국토교통부에서 제공하는 아파트매매 실거래 데이터를 수집하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 출처는 다음과 같습니다.

https://www.data.go.kr/data/15057511/openapi.do

국토교통부_아파트매매 실거래 상세 자료

부동산 거래신고에 관한 법률에 따라 신고된 주택의 실거래 자료를 제공

www.data.go.kr

서비스키 발급

데이터를 수집하기 위해서는 서비스키를 먼저 발급받아야 합니다.

위의 링크에 접속해서 중간쯤에 있는 "활용 신청" 버튼을 클릭합니다.

그러면 다음과 같이 공공데이터포털에 로그인하라는 메시지가 뜹니다.

확인버튼을 누르고 공공데이터포털에 로그인해줍니다.

ID가 없다면 회원가입을 하도록 합니다.

활용 신청을 하고 나면, 마이페이지 > 오픈API > 개발계정에서 아래 그림의 빨간 박스처럼 인증키를 확인할 수 있습니다.

참고로 서비스키는 발급받은 후 1시간 후에 사용이 가능합니다.

데이터 수집

데이터는 제공한 샘플 코드를 참고하면 쉽게 수집할 수 있습니다. 이 부분은 입출력을 확인한 뒤에 다시 살펴보겠습니다.

기술문서에 따르면 입력 파라미터로 전달해야 하는 값은 다음과 같습니다.

항목명(영문)	항목명(국문)	항목설명
serviceKey	인증키	공공데이터포털에서 발급받은 인증키
pageNo	페이지번호	페이지번호
numOfRows	한 페이지 결과 수	한 페이지 결과 수
LAWD_CD	지역코드	각 지역별 코드 행정표준코드관리시스템(www.code.go.kr)의 법정동코드 10자리 중 앞 5자리
DEAL_YMD	계약월	실거래 자료의 계약년월(6자리)

여기서 법정동코드목록은 https://www.code.go.kr/stdcode/regCodeL.do에서 확인할 수 있습니다.

API가 반환하는 항목은 다음과 같습니다. 이 항목에서 필요한 부분만 가져와서 정리할 것입니다.

여기서는 년, 월, 아파트, 전용면적, 거래 금액만 가져오겠습니다.

또한, totalCount를 참고하여 전체 데이터를 가져오는 코드를 만들어보겠습니다.

항목명(영문)	항목명(국문)	항목설명	샘플데이터
resultCode	결과코드	결과코드	00
resultMsg	결과메세지	결과메세지	NORMAL SERVICE.
numOfRows	한 페이지 결과 수	한 페이지 결과 수	10
pageNo	페이지 번호	페이지 번호	1
totalCount	전체 결과 수	전체 결과 수	3
Deal Amount	거래금액	거래금액(만원)	82,500
Build Year	건축년도	건축년도	2008
Deal Year	년	계약년도	2015
Road Name	도로명	도로명	사직로8길
Road Name Bonbun	도로명건물본번호코드	도로명건물본번	00004
Road Name Bubun	도로명건물부번호코드	도로명건물부번	00000
Road Name Sigungu Code	도로명시군구코드	도로명시군구코드	11110
Road Name Seq	도로명일련번호코드	도로명코드	03
Road Name Basement Code	도로명지상지하코드	도로명지상지하코드	0
Road Name Code	도로명코드	도로명코드	4100135
Dong	법정동	법정동	사직동
Bonbun	법정동본번코드	법정동본번코드	0009
Bubun	법정동부번코드	법정동부번코드	0000
Sigungu Code	법정동시군구코드	대상물건의 시군구코드	11110
Eubmyundong Code	법정동읍면동코드	대상물건의 읍면동코드	11500
Land Code	법정동지번코드	법정동지번코드	1
Apartment Name	아파트	아파트명	광화문풍림스페이스본(9-0)
Deal Month	월	계약월	12
Deal Day	일	일	1
일련번호	일련번호	일련번호	11110-2203
Area for Exclusive Use	전용면적	전용면적(㎡)	94.51
Jibun	지번	지번	9
Regional Code	지역코드	지역코드	11110
Floor	층	층	11
Cancel Deal Type	해제여부	해제여부	O
Cancel Deal Day	해제사유발생일	해제사유발생일	21.01.27
REQ GBN	거래유형	중개 및 직거래 여부	중개거래
Rdealer Lawdnm	중개업소주소	시군구 단위	서울 서초구

한 페이지 데이터 수집

한 페이지 데이터를 수집하는 코드를 작성해보겠습니다. 예시로 경기도 하남시(법정동코드: 4145000000)의 2022년 10월 거래 데이터 중 일부를 수집하겠습니다.

먼저 다음과 같이 데이터를 요청해서 받아옵니다. 여기서 my_key는 디코드된 서비스키를 입력하면 됩니다.

import requests
my_key = ''
url = 'http://openapi.molit.go.kr/OpenAPI_ToolInstallPackage/service/rest/RTMSOBJSvc/getRTMSDataSvcAptTradeDev'
params ={'serviceKey' : my_key, 'pageNo' : '1', 'numOfRows' : '10', 'LAWD_CD' : '41450', 'DEAL_YMD' : '202210' }
response = requests.get(url, params=params)

response 객체에 저장된 텍스트 일부를 확인해보겠습니다.

print(response.text[:1000])

[실행 결과]

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?><response><header><resultCode>00</resultCode><resultMsg>NORMAL SERVICE.</resultMsg></header><body><items><item><거래금액>    94,900</거래금액><거래유형>중개거래</거래유형><건축년도>2017</건축년도><년>2022</년><도로명>하남유니온로</도로명><도로명건물본번호코드>00070</도로명건물본번호코드><도로명건물부번호코드>00000</도로명건물부번호코드><도로명시군구코드>41450</도로명시군구코드><도로명일련번호코드>00</도로명일련번호코드><도로명코드>3351193</도로명코드><법정동> 신장동</법정동><법정동본번코드>0602</법정동본번코드><법정동부번코드>0000</법정동부번코드><법정동시군구코드>41450</법정동시군구코드><법정동읍면동코드>10600</법정동읍면동코드><법정동지번코드>1</법정동지번코드><아파트>하남유니온시티에일린의뜰</아파트><월>10</월><일>2</일><일련번호>41450-354</일련번호><전용면적>84.99</전용면적><중개사소재지>경기 하남시</중개사소재지><지번>602</지번><지역코드>41450</지역코드><층>21</층><해제사유발생일> </해제사유발생일><해제여부> </해제여부></item><item><거래금액>    66,000</거래금액><거래유형>직거래</거래유형><건축년도>2018</건축년도><년>2022</년><도로명>하남유니온로</도로명><도로명건물본번호코드>00030</도로명건물본번호코드><도로명건물부번호코드>00000</도로명건물부번호코드><도로명시군구코드>41450</도로명시군구코드><도로명일련번호코드>00</도로명일련번호코드><도로명지상지하코드>0</도로명지상지하코드><도로명코드>3351193</도로명코드><법정동> 신장동</법정동><법정동본번코드>0593</법정동본번코드><법정동부번코드>0000</

텍스트로 되어 있다보니 우리가 원하는 값만 가져오기가 어렵습니다. 따라서 BeautifulSoup을 이용해서 파싱하겠습니다.

from bs4 import BeautifulSoup as BS
soup = BS(response.text, 'xml')
item = soup.find('item')
print(item)

[실행 결과]

<item><거래금액>    94,900</거래금액><거래유형>중개거래</거래유형><건축년도>2017</건축년도><년>2022</년><도로명>하남유니온로</도로명><도로명건물본번호코드>00070</도로명건물본번호코드><도로명건물부번호코드>00000</도로명건물부번호코드><도로명시군구코드>41450</도로명시군구코드><도로명일련번호코드>00</도로명일련번호코드><도로명코드>3351193</도로명코드><법정동> 신장동</법정동><법정동본번코드>0602</법정동본번코드><법정동부번코드>0000</법정동부번코드><법정동시군구코드>41450</법정동시군구코드><법정동읍면동코드>10600</법정동읍면동코드><법정동지번코드>1</법정동지번코드><아파트>하남유니온시티에일린의뜰</아파트><월>10</월><일>2</일><일련번호>41450-354</일련번호><전용면적>84.99</전용면적><중개사소재지>경기 하남시</중개사소재지><지번>602</지번><지역코드>41450</지역코드><층>21</층><해제사유발생일> </해제사유발생일><해제여부> </해제여부></item>

find 메서드는 특정 태그의 첫 번째 값을 가져오는데 사용합니다. 즉, 위 코드는 받아온 데이터의 첫 번째 아이템 태그를 출력한 것이라 할 수 있습니다.

이 태그에서 필요한 정보를 다음과 같이 가져오겠습니다.

item = soup.find('item')
print(item.find('거래금액').text)
print(item.find('아파트').text)
print(item.find('년').text)
print(item.find('월').text)
print(item.find('전용면적').text)

[실행 결과]

    94,900
하남유니온시티에일린의뜰
2022
10
84.99

이제 현재 페이지에 있는 모든 아이템에 접근해서 데이터를 가져와보겠습니다. 이때 사용할 수 있는 메서드는 find_all입니다. 이 메서드는 검색한 모든 태그를 가져옵니다.

for item in soup.find_all('item'):
    print(item.find('거래금액').text)
    print(item.find('아파트').text)
    print(item.find('년').text)
    print(item.find('월').text)
    print(item.find('전용면적').text)
    print("\n")

[실행 결과]

    94,900
하남유니온시티에일린의뜰
2022
10
84.99


    66,000
하남유시티대명루첸리버파크
2022
10
74.34


    15,950
대동피렌체
2022
10
32.004


    40,000
한승미메이드
2022
10
84.83


    83,000
하남풍산아이파크(5단지)
2022
10
84.966


    76,500
미사강변 센텀팰리스
2022
10
74.86


    80,000
미사강변파밀리에
2022
10
59.96


    80,000
미사강변사랑으로부영아파트
2022
10
84.9786


    78,500
미사강변사랑으로부영아파트
2022
10
84.9786


    73,000
미사강변사랑으로부영아파트
2022
10
84.9918

전체 페이지 데이터 수집

한 페이지 데이터 수집 코드를 확장하여 전체 페이지 데이터를 수집하는 코드를 만들어보겠습니다.

전체 페이지 수는 totalCount를 바탕으로 계산할 수 있습니다.

print(soup.find('totalCount').text)

[실행 결과]

총 36개의 아이템이 있고 페이지마다 10개의 아이템이 있으므로 총 4개의 페이지가 있음을 알 수 있습니다. 현재 페이지를 제외하면 3개 페이지가 있겠네요.

아니면 데이터가 없을 때까지 요청하는 것도 방법입니다. 여기서는 데이터가 없을 때까지 요청해보겠습니다.

data = []
pageNo = 1
while True:
    params ={'serviceKey' : my_key, 'pageNo' : str(pageNo), 'numOfRows' : '10', 'LAWD_CD' : '41450', 'DEAL_YMD' : '202210' }
    response = requests.get(url, params=params)
    soup = BS(response.text, 'xml')    
    if len(soup.find_all('item')) == 0:
        break
    
    for item in soup.find_all('item'):
        record = []
        record.append(item.find('거래금액').text)
        record.append(item.find('아파트').text)
        record.append(item.find('년').text)
        record.append(item.find('월').text)
        record.append(item.find('전용면적').text)
        
        data.append(record)
        
    pageNo += 1

pageNo를 1로 한 뒤, soup.find_all('item')의 크기가 0일 때까지 데이터를 요청하고 크기가 0이 아니면 pageNo를 1만큼 증가시키는 것입니다. 또한, 거래 금액, 아파트, 년, 월, 전용면적을 갖는 record를 data에 추가하는 방식으로 데이터를 저장합니다.

이렇게 저장한 nested list를 데이터프레임으로 변환하겠습니다.

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(data, columns = ["가격", "아파트", "연도", "월", "전용면적"])
data['가격'] = data['가격'].str.lstrip().str.replace(',', '').astype(int)
data[['연도', '월']] = data[['연도', '월']].astype(int)
data['전용면적'] = data['전용면적'].astype(float)

가격에 포함된 공백, 콤마를 제거하고 적절한 자료형(int와 float)으로 변환했습니다.

저장한 데이터를 확인해보겠습니다.

data.head()

[실행 결과]

특정 기간

이번에는 특정 기간의 데이터를 수집해보겠습니다. 기간은 2020년 10월부터 2022년 10월까지로 해보겠습니다. 이 코드를 응용하면 다른 지역 데이터까지 수집이 가능합니다.

data = []
year = 2020
month = 10

while True:
    print(year, month)
    if (year == 2022) and (month == 10):
        break
    
    YMD = str(year) + str(month).zfill(2)    
    pageNo = 1
    while True:
        params ={'serviceKey' : my_key, 'pageNo' : str(pageNo), 'numOfRows' : '10', 'LAWD_CD' : '41450', 'DEAL_YMD' : YMD}
        response = requests.get(url, params=params)
        soup = BS(response.text, 'xml')    
        if len(soup.find_all('item')) == 0:
            break

        for item in soup.find_all('item'):
            record = []
            record.append(item.find('거래금액').text)
            record.append(item.find('아파트').text)
            record.append(item.find('년').text)
            record.append(item.find('월').text)
            record.append(item.find('전용면적').text)

            data.append(record)

        pageNo += 1
        
    if month == 12:
        year += 1
        month = 1
    
    else:
        month += 1
        
data = pd.DataFrame(data, columns = ["가격", "아파트", "연도", "월", "전용면적"])
data['가격'] = data['가격'].str.lstrip().str.replace(',', '').astype(int)
data[['연도', '월']] = data[['연도', '월']].astype(int)
data['전용면적'] = data['전용면적'].astype(float)

로직은 간단합니다. year가 2022이고 month가 10이면 빠져나오는 while문을 만들고 맨 아래에서 month를 1씩 증가시키는 것입니다. 다만 month가 12면 다음 month는 13이 아니라 1이라는 점을 고려해서 if - else를 썼습니다.

여기서 사용한 전체 코드는 아래에서 다운로드받을 수 있습니다.

부동산 실거래가 데이터 수집.ipynb

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