Python

PythonとFoliumでOpenStreetMapの地図上にヒートマップを作ろう

PythonでGISデータを可視化するときにはFoliumを使うのが便利です。

FoliumはJavaScriptのleafletをもとにしたPythonエコシステムで、緯度経度などからなるGISファイルを簡単にインタラクティブにOpenStreetMatなどの地図上に可視化できます。

Pythonだとあまり可視化ツールがないように思う人もいるかもしれませんが、GISデータをPythonで可視化となったらFoliumを使うのが絶対におすすめなので、ぜひ機会があれば使ってみて欲しいです。

さて、この回はFoliumを使ってオープンデータのCSVファイルを読み込んで、地図上にヒートマップを作ってみたいと思います。

CSVファイルには緯度・経度のカラムがあるので、それらを使って地図上にプロットしていくという手順になります。

 

Foliumのインストール

Foliumはpipやcondaでインストールができます。

or

ただし公式WEBサイトによると、依存パッケージで以下のようなパッケージが必要になることがあるので注意しましょう。
"branca, jinja2 and requests"

まぁ、僕の考えでは、Foliumを単体で使うことはほぼなく、GeoPandasでGISデータをいい感じに処理して、その結果を地図上で可視化するんだと思っています。

conda-forgeでGeoPandasをインストールすれば、Foliumもインストールされますので、それで一緒に使えるようになります。

こちらの記事でGeoPandasの環境構築の記事を書きましたので、参考にしてみてください。

 

オープンデータのダウンロード

試しに今回使うデータは、品川区オープンデータのWEBページから、公共施設のデータを使います。
https://www.city.shinagawa.tokyo.jp/PC/kuseizyoho/kuseizyoho-opendate/index.html

こちらのCSVをダウンロードして、Pythonでデータフレームで読み込むとこのような形式になっています。

ジオデータフレームへの変換

データフレームに変換する事ができたので、こちらをそのまま使ってもいいのですが、多めのデータを点でプロットしたい場合は、Choroplethという関数を使いたいので、ジオデータフレームにさらに変換したいと思います。

ジオデータフレームを作る際にはgeometry列が必要になるので、データフレームの緯度・経度列を使って、Pointのgeometryを作ります。

はい、このようにしてgeometryにPointを加えたジオデータフレームができました。

座標系も設定しておきます。

ちなみにcrs=6668は、日本周辺を単位:度で正確に表した座標系です。

この座標系(EPSGコードと呼ばれます)の詳細は割愛します。

FoliumでOpenStreetMap上に点プロット作成

ジオデータフレームができましたので、こちらをOpenStreetMap上に点でプロットします。

この点はデフォルト設定のマーカーとし、地図の中心は品川駅とします。

これで地図ができました。

まだデータがプロットされていないので、こちらにプロットを追加していきます。

プロットにはChoroplethを使います。

これでプロットができました。

たくさんの点がマーカーでプロットされていますね。

でもこれだと点が多いので、よくわからないのが正直なところだと思います。

なので次に点ではなくヒートマップで可視化してみましょう。

 

FoliumでOpenStreetMap上にヒートマップ作成

Foliumでヒートマップを作るにはfolium.pluginからHeatMapをimportして使います。

まずは地図自体を作ります。

例によって地図の中心は品川駅とします。

プロットする地図ができたら、そこにヒートマップを加えます。

ヒートマップを作るには、まず点(緯度, 経度)をデータ数分並べたリストを作成し、HeatMap関数に渡します。

このとき、リストの中の緯度経度は(経度, 緯度)の順番ではなく(緯度, 経度)の順番にしましょう。

 


これでヒートマップができました!

radiusやblurなどを変えるとヒートマップの感じも変わりますので、いろいろ試してみてください!

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