아파트 실거래가 Open_API

import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen

def apt_info(ym,lawd_cd):
    API_KEY = '본인이 받은 서비스키 '
    url = 'http://openapi.molit.go.kr/OpenAPI_ToolInstallPackage/service/rest/RTMSOBJSvc/getRTMSDataSvcAptTradeDev'
    url=url+"?&serviceKey="+API_KEY+"&pageNo=1"+"&numOfRows=1000"+"&LAWD_CD="+lawd_cd+"&DEAL_YMD="+ym

 
    # webbrowser.open(url)

    resultXML = urlopen(url)

    result = resultXML.read()

    xmlsoup = BeautifulSoup(result,'lxml-xml')

    te = xmlsoup.findAll('item')

    sil = pd.DataFrame()
    count = 0
    #te를 돌면서 필요한 부분을 돌면서 필요한 정보를 추출합니다.
    for t in te:
        deal_price = t.find("거래금액").text
        build_y = t.find("건축년도").text
        dong = t.find("법정동").text
        apt_nm = t.find("아파트").text
        size = t.find("전용면적").text
        # jibun이 없는 경우도 있기 때문에 있으면 text를 가져오고 없으면 공백을 넣습니다.
        try:
            jibun=t.find("지번").text
        except:
            jibun=""
 
        floor=t.find("층").text
        #for문 안에서 임시적으로 정보를 담는 temp라는 데이터 프레임을 생성하고
        temp = pd.DataFrame(([[build_y,dong,apt_nm,deal_price,size,jibun,floor]]), columns=["건축년도","법정동","아파트이름","거래금액","면적","지번","층수"])
        #sill과 temp를 합쳐 temp에 있던 정보들을 sil에 저장한다고 생각하면 됩니다.
        sil=pd.concat([sil,temp])
        
    sil=sil.reset_index(drop=True)
    
    return sil
    

df = apt_info('201909','11680')

df['거래금액'] = df['거래금액'].str.replace(',','')

df['거래금액'] = pd.to_numeric(df['거래금액'])
df['면적'] = pd.to_numeric(df['면적'])

df1 = pd.DataFrame()

a = df[['아파트이름','거래금액']].groupby('아파트이름').mean()

b = df[['법정동','아파트이름','거래금액','면적']].groupby(['법정동','아파트이름'],as_index=False).sum()

df1 = pd.concat([df1,a])

df1.rename(columns={'거래금액':'평균거래금액'},inplace=True)

df_final = pd.merge(b,df1,on='아파트이름',how='inner')

df_final

df_final['단위금액'] = df_final['금액합계'] / df_final['면적합계']

df_final = df_final.rename(columns={'거래금액':'금액합계','면적':'면적합계'})

df_final