공공데이터포털 Open API 사용하기 with Python

본 문서는 Python으로 공공데이터포털의 API를 사용해 데이터를 수집하는 방법을 담고 있다.

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공공데이터포털

공공데이터포털은 행정안전부에서 운영하는 공공데이터 통합제공 시스템이다. 대한민국 정부가 보유한 다양한 공공데이터를 개방하여 쉽게 활용할 수 있다.

1. 사용할 데이터의 API 키 발급 받기

공공데이터포털에서 원하는 데이터의 API 활용 신청을 통해 API Key를 발급받는다.

사용할 데이터의 상세 내용 또는 참고 문서의 활용가이드를 살펴보면, 요청 주소, 요청 변수, 요청 결과 를 확인할 수 있다. 요즘은 Swagger-UI를 제공하는 데이터들이 많아져 쉽게 테스트하고 요청 방법과 결과를 파악할 수 있다.

Python으로 API 데이터 불러오기

1. Libraries

필요한 library를 import 한다.

import json
import requests
import pandas as pd

2. API 요청 url 완성하기

# 데이터 요청 주소와 발급받은 API Key
url = 'http://apis.data.go.kr/1360000/AsosDalyInfoService/getWthrDataList'
servicekey = 'servicekey'

# 요청변수 채우기 > 변하는 값은 따로 정의하였다(반복문 등을 사용해 쉽게 처리할 수 있도록).
s_d = '20230101'
e_d = '20230105'
stn_Ids = 108

params = {
        "ServiceKey": servicekey,
        "pageNo": "1",
        "numOfRows": "720",
        "dataType": "JSON",
        "dataCd": "ASOS",
        "dateCd": "DAY",
        "startDt": s_d,
        "endDt": e_d,
        "stnIds": stn_Ids
}

3. API 요청 및 결과

response = requests.get(url, params=params)

# 요청에 성공하면 내용을 json 형태로 출력하도록
if response.status_code == 200:
        js = json.loads(response.content)
        print(js)
else:
        print(response.getcode())

{'response': {'header': {'resultCode': '00', 'resultMsg': 'NORMAL_SERVICE'}, 'body': {'dataType': 'JSON', 'items': {'item': [{'stnId': '108', 'stnNm': '서울', 'tm': '2023-01-01', 'avgTa': '-0.2', 'minTa': '-4.3', 'minTaHrmt': '2350', 'maxTa': '3.8', 'maxTaHrmt': '1343', 'mi10MaxRn': '', 'mi10MaxRnHrmt': '', 'hr1MaxRn': '', 'hr1MaxRnHrmt': '', 'sumRnDur': '', 'sumRn': '', 'maxInsWs': '8.1', 'maxInsWsWd': '290', 'maxInsWsHrmt': '1406', 'maxWs': '5.3', 'maxWsWd': '320', 'maxWsHrmt': '2135', 'avgWs': '2.7', 'hr24SumRws': '2314', 'maxWd': '270', 'avgTd': '-8.7', 'minRhm': '28', 'minRhmHrmt': '1656', 'avgRhm': '54.5', 'avgPv': '3.3', 'avgPa': '1019.8', 'maxPs': '1033.2', 'maxPsHrmt': '2253', 'minPs': '1028.6', 'minPsHrmt': '0137', 'avgPs': '1030.8', 'ssDur': '9.6', 'sumSsHr': '9.0', 'hr1MaxIcsrHrmt': '1200', 'hr1MaxIcsr': '1.87', 'sumGsr': '10.81', 'ddMefs': '', 'ddMefsHrmt': '', 'ddMes': '', 'ddMesHrmt': '', 'sumDpthFhsc': '', 'avgTca': '1.3', 'avgLmac': '1.1', 'avgTs': '-1.4', 'minTg': 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4. JSON to DataFrame

필요한 값만 추출하여, 각 기상요소를 column으로 갖는 데이터프레임을 만든다.

# 결과가 정상적으로(200) 받아지면 다음 작업을 수행하도록 함
 if response.status_code == 200:
        js = json.loads(response.content)
        item = js['response']['body']['items']['item']
        df = pd.DataFrame(item)
        display(df)
else:
        print(response.getcode())

	stnId	stnNm	tm	avgTa	minTa	minTaHrmt	maxTa	maxTaHrmt	mi10MaxRn	mi10MaxRnHrmt	...	avgM05Te	avgM10Te	avgM15Te	avgM30Te	avgM50Te	sumLrgEv	sumSmlEv	n99Rn	iscs	sumFogDur
0	108	서울	2023-01-01	-0.2	-4.3	2350	3.8	1343			...	2.8	6.3	10.1	15.9	18.0	1.6	2.3		{연무}0125-{연무}{강도0}0300-0450. {연무}0550-{연무}{강도0...
1	108	서울	2023-01-02	-4.5	-7.4	0804	-0.4	1525			...	2.7	6.2	9.9	15.8	17.9	1.3	1.9
2	108	서울	2023-01-03	-5.0	-9.0	0551	0.6	1555			...	2.6	6.1	9.8	15.7	17.9	1.3	1.9
3	108	서울	2023-01-04	-1.8	-5.7	0229	3.3	1510			...	2.5	6.0	9.7	15.6	17.9	1.5	2.1
4	108	서울	2023-01-05	-1.6	-5.6	0749	3.6	1536			...	2.4	5.9	9.5	15.5	17.8	0.9	1.2

5 rows × 62 columns