이번주 로또번호는? 로또번호 데이터 분석

 

가끔 지인들과 로또가 되면 뭐하지?라는 말을 하곤 한다.

사실 모두들 로또가 되면 뭐하고 뭐하고 뭐해야지~ 하는 생각을 해봤을 거다ㅎㅎ

블로그들을 보다 아이디어를 얻어 재미 삼아 역대 로또번호들을 분석해봤다.

아래 url을 통해 시작했고 유사한 분석을 하신 분이 있다, 밑에 reference에 남기겠다.

 

코드는 깃헙에서 확인할 수 있다. https://github.com/keep-steady/bigdata_analysis/tree/master

 

1) 파이썬을 이용해 나눔 로또 API로 역대 로또번호들을 몽땅 가져온다

2) 이를 pandas를 이용하여 분석한다!!

 

1. 선언

우선 각종 library들을 import 한다. label은 로또를 긁어왔을 시 설명이다. 

 

from urllib.request import urlopen
import pandas as pd
import json
import os
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
label = ['회차','추첨일','총판매금액','총1등당첨금','1등당첨게임수','게임당1등당첨금','1번번호','2번번호','3번번호','4번번호','5번번호','6번번호','보너스번호']

 

2. 로또 번호 가져오기

아래 코드는 www.nlotto.co.kr 에서 1~909회까지, 2002년 1월 27~2020년 5월 7일의 로또 정보들을 가져온 것이다.

이 글을 볼 때쯤 시간이 더 지나서 로또가 10000회까지 됐다면 910을 10001로 바꿔주면 된다.

dictionary로 들어온 lotto 변수를 list화 시키고 이를 pandas로 변환 후 csv 파일로 저장하였다.

한글 저장을 위해 db.to_csv의 인자에 encoding='utf-8-sig'를 추가한다. 이걸 안 하면 한글이 깨진다!!

 

history_list = []
for i in range(1, 910): 
    url="http://www.nlotto.co.kr/common.do?method=getLottoNumber&drwNo="+str(i)

    result_data = urlopen(url)
    result = result_data.read() 
    lotto = json.loads(result)
    

    # list로 만들기
    lotto_num = [lotto["drwNo"], lotto["drwNoDate"], lotto["totSellamnt"], lotto["firstAccumamnt"], lotto["firstPrzwnerCo"], lotto["firstWinamnt"], \
                 lotto["drwtNo1"], lotto["drwtNo2"], lotto["drwtNo3"], lotto["drwtNo4"], lotto["drwtNo5"], lotto["drwtNo6"], lotto["bnusNo"]]
    history_list.append(lotto_num)
# pandas로 변환
db = pd.DataFrame(history_list, columns =label)
# csv 파일로 저장
db.to_csv("lotto_number_history.csv", header=True, encoding='utf-8-sig')

 

3. 저장한 DB 불러오기

위에서 저장한 csv파일을 pandas로 불러와 확인한다. 결과는 아래와 같다. 회차, 추첨일, 번호 등등이 나온다. 1등 당첨 게임수가 1등을 당첨된 사람 수이다. 그 회에 1등이 없으면 다음회에 누적하여 돈을 준다!!!

 

df=pd.read_csv("lotto_number_history.csv")
df.head(30)

 

4. 로또 빅데이터 분석

아래 명령어로 개수, 평균, 표준편차, 최대 최소 등의 간략한 통계정보를 얻을 수 있다.

pd.options.display.float_format = '{:,.12}'.format  # 깔끔하게 나오게 하기 위해
df.describe()

 

5. 당첨 번호 분석

이 데이터들 중 관심 있는 로또 번호!!! 들만 모아서 통계정보를 보자

# 1~6번 번호만 가져오자
df_only_number=pd.DataFrame([df['1번번호'], df['2번번호'], df['3번번호'], df['4번번호'], df['5번번호'], df['6번번호']]).T
pd.options.display.float_format = '{:,.5}'.format  # 깔끔하게 나오게 하기 위해
for i in range(1, 7):
    print('%d 번 번호 평균 : %d' % (i, int(df_only_number.mean()[i-1])))
df_only_number.describe()

 

 

1 번 번호 평균 : 6 
2 번 번호 평균 : 13 
3 번 번호 평균 : 19 
4 번 번호 평균 : 26 
5 번 번호 평균 : 32 
6 번 번호 평균 : 39

 

위 그림이 로또번호의 통계 정보이다. 신기한 사실은 당첨번호 간의 규칙이 있다. 1번과 2번의 차는 7, 2번과 3번의 차는 6, 그다음은 7, 그다음은 6, 7 인거다!!!

만약 로또를 사는데 통계정보, 평균을 이용해서 산다면 위 번호를 시도해보겠다..........................................?ㅋㅋㅋㅋ

 

6. 각 당첨번호 분포 분석

아래 코드를 이용하여 각 당첨번호들의 histogram을 그려보자

 

df_only_number['1번번호'].plot.hist(bins=45)
plt.title('1')
plt.show()

df_only_number['2번번호'].plot.hist(bins=45)
plt.title('2')
plt.show()

df_only_number['3번번호'].plot.hist(bins=45)
plt.title('3')
plt.show()

df_only_number['4번번호'].plot.hist(bins=45)
plt.title('4')
plt.show()

df_only_number['5번번호'].plot.hist(bins=45)
plt.title('5')
plt.show()

df_only_number['6번번호'].plot.hist(bins=45)
plt.title('6')
plt.show()

 

아래 그림은 1~6번 당첨번호의 숫자 빈도수 그래프이다. 신기한 건 그래프들이 가우시안이나 normal 분포가 아니었다. 어떤 분포인지 찾아보려다가 말았다.

1번 당첨번호 빈도수

 

2번 당첨번호 빈도수

3번 당첨번호 빈도수

4번 당첨번호 빈도수

5번 당첨번호 빈도수

6번 당첨번호 빈도수

 

7. 1등 당첨 숫자

아래 코드로 그 회에 1등이 몇 번 당첨됐는지를 확인해봤다.

 

df['1등당첨게임수'].plot(figsize=(20,6),color = 'blue')
plt.plot(list(range((len(df['1등당첨게임수'])+2))), [df['1등당첨게임수'].mean()]*(len(df['1등당첨게임수'])+2), 'red')
plt.title('num of 1st')
plt.show()

 

1등이 한 번도 당첨되지 않은 횟수도 많았지만 한 회에 30명 가까이 1등이 나온 적도 있었다. 와!! 1등이 30명이라니

평균 1회 7명씩 당첨이 됐다. 그럼 10년간 여태 6,279명의 1등이 탄생한 것이다!!!! 5천만 인구 중 6천 명은 1등에 당첨돼 봤다. 생각보다 많은데??? 확률상은 1만 명 중 1명씩 1등이네?

8. 총판매금액 추이

 

df['총판매금액'].plot(figsize=(20,6),color = 'b')
plt.plot(list(range((len(df['총판매금액'])+2))), [df['총판매금액'].mean()]*(len(df['총판매금액'])+2), 'red')
plt.title('num of 1st')
plt.show()

 

 

2002년부터 지금까지 로또 판매 금액이다. 1주일에 평균 590억 어치의 로또가 팔린다 세상에. 초반에 확실히 로또 열풍이 심했다. 그러다 점점 떨어졌지만 또 증가하는 추세이다.

 

9. 숫자별 평균 개수

 

numm_tmp = pd.concat([df_only_number['1번번호'], df_only_number['2번번호'], df_only_number['3번번호'], df_only_number['4번번호'], df_only_number['5번번호'], df_only_number['6번번호']])
numm_tmp1 = numm_tmp.value_counts().sort_index()
print('평균 갯수 : %.0f' % (numm_tmp1.mean()))
plt.plot(numm_tmp1)
plt.plot(list(range((len(numm_tmp1)+2))), [121]*(len(numm_tmp1)+2), 'red')
plt.title('frequency')
plt.show()

 

1~45 숫자 달은 모두 평균 121번씩 나왔다. 근데 그중 유독 안 나온 숫자들이 있다!!!

[9, 22, 23, 29, 32, 41] 이 6개의 숫자들은 다른 숫자들에 비해 너무 안 나왔다. 만약 큰 수의 법칙(Law of Large Number)을 믿는다면 위 번호들로 도전해 보자. 로또를 엄청 많은 회차로 진행한다면(무한대 or 100,000 이상) 샘플 평균이 모집단의 평균이 된다. 즉 계속할수록 작은 녀석들이 많이 나올 수도?? 

 

 

 

print('많이 나온 숫자들 : %s\n\n%s' % (list(numm_tmp1.sort_values()[39:].keys().sort_values()), numm_tmp1.sort_values()[:6]))

 

또 많이 나오는 숫자들은 또 나오지 않을까?라고 접근한다면 위 코드를 수행하여 많이 나온 숫자들을 확인해보자.

 

많이 나온 숫자들 : [17, 18, 27, 34, 40, 43]

 

많이 나왔으니 계속 또 나오려나? 아님 이제 안 나오려나

 

 

 

Discussion

지금까지 로또 당첨 빅데이터를 통계적으로 분석했다. 로또는 매번 완전 랜덤이다. 그러므로 지금까지 분석한 과거의 데이터로 미래를 예측할 수 없다. 종속이 아니라 완전 독립이므로 이번 주 로또를 알 수 있는 건 불가능하다!!!!

그냥 재미로 아~~~ 오오? 그래? 정도까지로 멈추자. 진지하게 큰 수의 법칙은 어떤 상황에서 성립하고 안 하고 이런 건 하지 말자. 그냥 재미로 여기까지!! 혹시 아는가?ㅎㅎ

 

 

Reference

1. https://stricky.tistory.com/158?fbclid=IwAR0oy9AjkpHJ7g3SM7muNlk7pbyxSiKPFeQ4lpCCnSB2ESOwg4ID9rBaclY

2. https://somjang.tistory.com/entry/Python%EB%A1%9C%EB%98%90-api%EB%A5%BC-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC-%EC%97%AD%EB%8C%80-%EB%A1%9C%EB%98%90-%EB%8B%B9%EC%B2%A8-%EA%B2%B0%EA%B3%BC-%EB%B6%84%EC%84%9D%ED%95%B4%EB%B3%B4%EA%B8%B0?category=345065