한국부동산원 주간 아파트 시계열 데이터의 복잡한 지역명을 python과 Power BI로 정제하는 핵심 노하우를 공개합니다. 행정구역 개편과 명칭 변경이 반영된 r1_지역명.json 매핑 파일을 활용해 데이터 전처리 시간을 획기적으로 단축하고, 전국 단위 시계열 분석의 기초인 지역 코드 매핑을 완벽하게 마스터해 보세요.
최근 2026년 2월1일 출범한 화성특례시 만세구,효행구,병점구,동탄구 등도 업데이트 하였습니다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%99%94%EC%84%B1%EC%8B%9C
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한국부동산원 주간아파트가격동향조사 시계열 지역명 r1_지역명.json 컬럼 설명
아래는 r1_지역명.json 주요 컬럼 설명 입니다.
sang/ha: 부동산원 엑셀의 상위/하위 분류 명칭입니다. 매핑의 핵심 키입니다.area_code: 법정동 코드(10자리)입니다. 다른 공공데이터(실거래가 등)와 결합할 때 필수입니다.sido/sigun: 정제된 표준 행정구역 명칭입니다.gubun: 데이터의 위계를 나타냅니다. (예: 5=전국, 4=권역, 3=광역시도, 2=분구시, 1=자치시군구)-1인 항목은 현재는 사라진 과거 행정구역으로, 과거 시계열 데이터 복원 시 유용합니다.
| 필드명 (Key) | 설명 | 활용 용도 |
sang / ha | 부동산원 엑셀의 상위/하위 분류 명칭 | 원본 데이터와 매핑하기 위한 핵심 키(Key) |
area_code | 10자리 법정동 코드 | 실거래가 등 타 공공데이터와의 데이터 결합 |
sido / sigun | 정제된 표준 행정구역 명칭 | 필터링 및 대시보드 시각화용 표준 텍스트 |
gubun | 데이터의 행정 위계 코드 | 지역별(전국/시도/구군) 데이터 그룹화 및 필터링 |
한국부동산원 주간아파트가격동향조사 시계열 지역명 r1_지역명.json 파일 다운로드
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