Report

Capstone Project - The Battle of Neighborhoods

Matthäus Morhart

March 2021

1. Introduction

Munich is the capital of bavaria. It is a global centre of:

art
science
technology
finance
publishing
culture
innovation
education
business
tourism

Because of these attributes a friend of mine decided moving to munich. He asked me helping him choosing the right district to live in.

2. Data

2.1 Data Sources

The first dataset is from https://www.dasoertliche.de.

Including:

postal code
town name
district
borough
state

import pandas as pd 

url = 'https://www.dasoertliche.de/Themen/Postleitzahlen/M%C3%BCnchen.html'
df = pd.read_html(url, flavor='bs4')[0]

df.head()

PLZ	Ortsname	Ortsteil	Landkreis	Bundesland
80331	München	AltstadtIsarvorstadtLehelLudwigsvorstadt	Stadt München	Bayern
80333	München	AltstadtMaxvorstadtSchwabing-West	Stadt München	Bayern
80335	München	AltstadtLudwigsvorstadtMaxvorstadtNeuhausen	Stadt München	Bayern
80336	München	AltstadtIsarvorstadtLudwigsvorstadtSendling	Stadt München	Bayern
80337	München	IsarvorstadtLudwigsvorstadtSendling	Stadt München	Bayern

The next code creates a new column location.

df['location'] = df.Bundesland + ', ' + df.Ortsname + ', ' + df.PLZ.astype(str)

Possible output of column location:

Bayern, München, 80331

With Nominatim through the library geopandas we will get the centered geographical coordinates of districts.

import geopandas as gpd

user_agent = 'coursera_capstone_munich'

gdf = gpd.tools.geocode(df.location, provider='nominatim', user_agent=user_agent)

geometry	address
POINT (11.57344 48.13606)	Altstadt-Lehel, München, Bayern, 80331, Deutschland

Get the venues from Foursquare API searching by coordinates within a radius of 500 meters.

With this data we will create a map and information chart of clusters to solve the problem.

2.2 Data Cleaning

The following rows were selected by including Stadt München and excluding Flughafen-München.

df = df.loc[df.Landkreis == 'Stadt München']
df = df.loc[~(df.Ortsname == 'München-Flughafen')].reset_index(drop=True)

3. Methodology

After merging all dataframes and using OneHotEncoder to binarize the venues categories, we used KMeans from sklearn.cluster to cluster the entries into 5 clusters.

This made the following clusters in decreasing order:

Cluster Labels	1	0	2	3	4
n	35	22	8	8	1

4. Results

4.1 Information chart of clusters

Legend:

Cluster	0	1	2	3	4
color	red	purple	blue	turquoise	orange

You can see the postal codes to the corresponding clusters in the following tables.

4.2 Postal Codes and wordcloud for Cluster 0 - RED

	PLZ	address
0	80686	Laim, München, Bayern, 80686, Deutschland
1	80804	Schwabing-West, München, Bayern, 80804, Deutschland
2	80805	Bezirksteil Alte Heide - Hirschau, Schwabing-Freimann, München, Bayern, 80805, Deutschland
3	80807	München, Bayern, 80807, Deutschland
4	80939	Bezirksteil Freimann, Schwabing-Freimann, München, Bayern, 80939, Deutschland
5	80992	Moosach, München, Bayern, 80992, Deutschland
6	80993	Moosach, München, Bayern, 80993, Deutschland
7	80999	Bezirksteil Untermenzing-Allach, Allach-Untermenzing, München, Bayern, 80999, Deutschland
8	81243	Bezirksteil Aubing-Süd, Aubing-Lochhausen-Langwied, München, Bayern, 81243, Deutschland
9	81249	Bezirksteil Altaubing, Aubing-Lochhausen-Langwied, München, Bayern, 81249, Deutschland
10	81373	Bezirksteil Mittersendling, Sendling-Westpark, München, Bayern, 81373, Deutschland
11	81375	Hadern, München, Bayern, 81375, Deutschland
12	81377	Hadern, München, Bayern, 81377, Deutschland
13	81379	Bezirksteil Obersendling, Thalkirchen-Obersendling-Forstenried-Fürstenried-Solln, München, Bayern, 81379, Deutschland
14	81475	Thalkirchen-Obersendling-Forstenried-Fürstenried-Solln, München, Bayern, 81475, Deutschland
15	81476	Bezirksteil Forstenried, Thalkirchen-Obersendling-Forstenried-Fürstenried-Solln, München, Bayern, 81476, Deutschland
16	81479	Bezirksteil Solln, Thalkirchen-Obersendling-Forstenried-Fürstenried-Solln, München, Bayern, 81479, Deutschland
17	81549	Obergiesing-Fasangarten, München, Bayern, 81549, Deutschland
18	81669	Bezirksteil Ramersdorf, Ramersdorf-Perlach, München, Bayern, 81669, Deutschland
19	81673	Berg am Laim, München, Bayern, 81673, Deutschland
20	81677	Bezirksteil Parkstadt, Bogenhausen, München, Bayern, 81677, Deutschland
21	81737	Bezirksteil Altperlach, Ramersdorf-Perlach, München, Bayern, 81737, Deutschland

Wordcloud made of venues categories.

4.3 Postal Codes and wordcloud for Cluster 1 - PURPLE

	PLZ	address
0	80331	Altstadt-Lehel, München, Bayern, 80331, Deutschland
1	80333	Maxvorstadt, München, Bayern, 80333, Deutschland
2	80335	Maxvorstadt, München, Bayern, 80335, Deutschland
3	80336	Ludwigsvorstadt-Isarvorstadt, München, Bayern, 80336, Deutschland
4	80337	Ludwigsvorstadt-Isarvorstadt, München, Bayern, 80337, Deutschland
5	80339	Schwanthalerhöhe, München, Bayern, 80339, Deutschland
6	80469	Ludwigsvorstadt-Isarvorstadt, München, Bayern, 80469, Deutschland
7	80538	Altstadt-Lehel, München, Bayern, 80538, Deutschland
8	80539	Maxvorstadt, München, Bayern, 80539, Deutschland
9	80634	Neuhausen-Nymphenburg, München, Bayern, 80634, Deutschland
10	80636	Neuhausen-Nymphenburg, München, Bayern, 80636, Deutschland
11	80637	Neuhausen-Nymphenburg, München, Bayern, 80637, Deutschland
12	80639	Neuhausen-Nymphenburg, München, Bayern, 80639, Deutschland
13	80687	Laim, München, Bayern, 80687, Deutschland
14	80796	Schwabing-West, München, Bayern, 80796, Deutschland
15	80797	Schwabing-West, München, Bayern, 80797, Deutschland
16	80798	Maxvorstadt, München, Bayern, 80798, Deutschland
17	80799	Maxvorstadt, München, Bayern, 80799, Deutschland
18	80801	Schwabing-West, München, Bayern, 80801, Deutschland
19	80802	Bezirksteil Schwabing - Ost, Schwabing-Freimann, München, Bayern, 80802, Deutschland
20	80803	Bezirksteil Münchener Freiheit, Schwabing-Freimann, München, Bayern, 80803, Deutschland
21	80809	Milbertshofen-Am Hart, München, Bayern, 80809, Deutschland
22	80995	Bezirksteil Feldmoching, Feldmoching-Hasenbergl, München, Bayern, 80995, Deutschland
23	81241	Bezirksteil Pasing, Pasing-Obermenzing, München, Bayern, 81241, Deutschland
24	81245	Bezirksteil Altaubing, Aubing-Lochhausen-Langwied, München, Bayern, 81245, Deutschland
25	81371	Sendling, München, Bayern, 81371, Deutschland
26	81539	Obergiesing-Fasangarten, München, Bayern, 81539, Deutschland
27	81541	Au-Haidhausen, München, Bayern, 81541, Deutschland
28	81543	Untergiesing-Harlaching, München, Bayern, 81543, Deutschland
29	81547	Untergiesing-Harlaching, München, Bayern, 81547, Deutschland
30	81667	Au-Haidhausen, München, Bayern, 81667, Deutschland
31	81675	Bezirksteil Altbogenhausen, Bogenhausen, München, Bayern, 81675, Deutschland
32	81679	Bezirksteil Altbogenhausen, Bogenhausen, München, Bayern, 81679, Deutschland
33	81829	Trudering-Riem, München, Bayern, 81829, Deutschland
34	81925	Bezirksteil Herzogpark, Bogenhausen, München, Bayern, 81925, Deutschland

Wordcloud made of venues categories.

4.4 Postal Codes and wordcloud for Cluster 2 - BLUE

	PLZ	address
0	80935	Bezirksteil Hasenbergl-Lerchenau Ost, Feldmoching-Hasenbergl, München, Bayern, 80935, Deutschland
1	80937	Milbertshofen-Am Hart, München, Bayern, 80937, Deutschland
2	80997	Bezirksteil Untermenzing, Allach-Untermenzing, München, Bayern, 80997, Deutschland
3	81247	Bezirksteil Obermenzing, Pasing-Obermenzing, München, Bayern, 81247, Deutschland
4	81545	Untergiesing-Harlaching, München, Bayern, 81545, Deutschland
5	81827	Trudering-Riem, München, Bayern, 81827, Deutschland
6	81927	Bezirksteil Englschalking, Bogenhausen, München, Bayern, 81927, Deutschland
7	81929	Bezirksteil Daglfing, Bogenhausen, München, Bayern, 81929, Deutschland

Wordcloud made of venues categories.

4.5 Postal Codes and wordcloud for Cluster 3 - TURQUOISE

	PLZ	address
0	80638	Neuhausen-Nymphenburg, München, Bayern, 80638, Deutschland
1	80689	Laim, München, Bayern, 80689, Deutschland
2	80933	Bezirksteil Hasenbergl-Lerchenau Ost, Feldmoching-Hasenbergl, München, Bayern, 80933, Deutschland
3	81369	Bezirksteil Mittersendling, Sendling-Westpark, München, Bayern, 81369, Deutschland
4	81477	Bezirksteil Solln, Thalkirchen-Obersendling-Forstenried-Fürstenried-Solln, München, Bayern, 81477, Deutschland
5	81671	Berg am Laim, München, Bayern, 81671, Deutschland
6	81735	Bezirksteil Neuperlach, Ramersdorf-Perlach, München, Bayern, 81735, Deutschland
7	81825	Trudering-Riem, München, Bayern, 81825, Deutschland

Wordcloud made of venues categories.

4.6 Postal Code and wordcloud for Cluster 4 - ORANGE

	PLZ	address
0	81739	Bezirksteil Waldperlach, Ramersdorf-Perlach, München, Bayern, 81739, Deutschland

Wordcloud made of venues categories.

5. Discussion

The results above give a nice overview about the different districts. Nevertheless the best helping visualization is the map of clusters in connection with the wordclouds.

6. Conclusion

The friend of mine has now a nice collection of information. With the help of this collection he will be able to choose the right district to life in.