-ようこそ- 

# 한글 그래프 출력을 위한 라이브러리 설치

!pip install koreanize-matplotlib

# 데이터 분석 및 시각화를 위한 기본 라이브러리 불러오기

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import koreanize_matplotlib

# 코랩에서 파일 업로드 기능 사용

import pandas as pd

df = pd.read_excel('number_of_political_violence_events_by_country-month-year_as-of-12Sep2025.xlsx')

df.head()

 # 엑셀 파일 업로드 창이 뜸

# 엑셀 파일 불러오기 (파일명은 업로드한 이름으로 변경 가능)

df = pd.read_excel('number_of_political_violence_events_by_country-month-year_as-of-12Sep2025.xlsx')

# 데이터의 처음 5행 확인 (데이터 구조 미리보기)

df.head()

# 결측치(비어 있는 데이터)가 있는지 확인

df.isnull().sum()

# 결측치가 있는 행을 모두 삭제 (inplace=True로 원본에 바로 반영)

df.dropna(axis=0, inplace=True)

# 데이터의 기본 정보 출력 (행 수, 국가 수, 연도 범위)

print("총 행 수:", len(df))

print("국가 수:", df["COUNTRY"].nunique())

print("연도 범위:", df["YEAR"].min(), "~", df["YEAR"].max())

# 연도별 사건 수를 합산하여 새로운 데이터프레임으로 정리

yearly = df.groupby("YEAR")["EVENTS"].sum().reset_index()

# 연도별 정치적 폭력 사건 수 변화 그래프 (선 그래프)

plt.figure(figsize=(10,5))

sns.lineplot(x="YEAR", y="EVENTS", data=yearly, marker='o')

plt.title("연도별 정치적 폭력 사건 수 변화")

plt.xlabel("연도")

plt.ylabel("사건 수")

plt.grid(True)

plt.show()

# 전체 데이터에서 사건 수가 많은 상위 10개 국가 추출

top10 = df.groupby("COUNTRY")["EVENTS"].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

# 상위 10개 국가의 사건 수를 막대그래프로 시각화

plt.figure(figsize=(10,6))

sns.barplot(x=top10.values, y=top10.index)

plt.title("정치적 폭력 사건이 많은 국가 TOP 10")

plt.xlabel("사건 수")

plt.ylabel("국가")

plt.show()

# 해당 연도의 국가별 사건 수를 합산하고 상위 5개만 추출

top_countries = year_df.groupby("COUNTRY")["EVENTS"].sum().sort_values(ascending=False).head(5)

# 해당 연도 기준 국가별 사건 비율을 파이그래프로 시각화

plt.figure(figsize=(8,8))

plt.pie(top_countries, labels=top_countries.index, autopct="%1.1f%%")

plt.title(f"{target_year}년 국가별 사건 비율 (TOP 5)")

plt.show()