python folium を使い、都道府県の夫婦年齢差をプロットする
投稿者: kem / 右記内 Python, データ分析 / 投稿日:2017-09-07 ( 7 年 ago) / 更新日:2017-09-16 ( 6 年, 12 ヶ月 ago) / コメント Python の 地図描画ライブラリを使おうと思い、javascript で吐き出せて マウスでぐりぐりできる folium を使うことにしました。 folium を使う前提で、地図にプロットできそうな統計データを探していたのですが、国勢調査のデータの中に 夫の<wbr>年齢(各歳)，<wbr>妻の<wbr>年齢(各歳)別夫婦数(総数及び<wbr>日本人<wbr>) －<wbr> 全国※，<wbr>全国市部・郡部，<wbr>都道府県，<wbr>21大都市 という興味深いデータを見つけました。 統計表一覧 政府統計の総合窓口 GL08020103 このデータを加工して folium の地図上にプロ
python folium で、都内の公園にまつわる情報を地図上に描画する
投稿者: kem / 右記内 Python / 投稿日:2017-09-18 ( 7 年 ago) / 更新日:2017-10-01 ( 7 年 ago) / コメント 地図上に、描画可能なオープンデータを探してたところ、以下のデータを見つけました。 東京都都市公園等区市町村別面積・人口割比率表 - データセット - 東京オープンデータカタログサイト東京都の区市町村ごとの1人あたりの公園面積等、少しの加工で地図上に描画できそうなデータです。 取り込んで描画してみようと思います。 作成したスクリプト、入力ファイル、出力HTML 一式は以下にUPしてあります。 folium_example/per_capita_park_area_in_tokyo at master · kemsakurai/folium_example 前提以下環境で作業を実施しています。 OS
国土数値情報とfoliumで市区町村区切りのコロプレス図を描く - Qiita
オープンデータでゴニョゴニョする準備として国土数値情報を使ってpythonのfoliumでコロプレス図書いて遊んでみました。 作業環境 Mac OS X 10.10 Yosemite 参考情報 sinhrksさんのfolium関連の記事 国土数値情報 mk-modeさんのポリゴン融合の記事 総務省統計局 標準地域コード やったこと gdal, pyshpのインストール 国土数値情報のDLページからデータを行政区域のShapefileを取得 ShapefileをGeoJsonに変換 ポリゴン融合(各地物をまとめる) コロプレス図色付け用データの取得 GeoJsonとweb上で取得したデータのヒモ付準備 MAPの表示 gdalのインストール macの場合、以下のコマンドでインストールできます。 ここで、gdalのバージョンを合わせないとpythonパッケージのインストールでエラーが発生するので
Python: foliumでJupyter Notebookに地図を描画する - け日記
Jupyter Notebook上で、緯度経度の情報を地図へ簡単にプロットできる方法を探していたところ、foliumの使い勝手が良かったので紹介します。 folium PythonからLeaflet.jsで地図をプロットするパッケージです。 https://github.com/python-visualization/folium 使用前にpip install foliumまたはconda install foliumでインストールします。 地図を表示する まずは、千葉県千葉市の地図を表示します。 Mapで生成できます。 locationオプションに中心の緯度・経度を渡しています Mapインスタンスを出力すると、leaflet.jsが読み込まれて表示されます デフォルトではOpenStreetMapの地図が使われます(tilesオプションでMapboxやStamenにも変更できます)
Python geopandas + Bokeh で地理情報をプロットしたい - StatsFragments
数日前、pandas を利用して地理情報をプロットするという非常によいエントリが翻訳されていた。 postd.cc 上のエントリ、前処理が手間に見えるが pd.read_html や .str アクセサを使えばもっと簡単に書けると思う、、、がそれは本題でない。 pandas で地理情報を扱う場合、geopandas という拡張パッケージを利用すると便利なため、その使い方を書きたい。また、処理を Python で完結させるため、QGIS ではなく Bokeh でプロットしたい。 geopandas のインストール pip で。 $ pip install geopandas geopy このエントリでは依存パッケージである shapely、geopy の機能も利用する。shapely は自動的にインストールされるはずだが、geopy については上のように別途インストールが必要。 地理情報の読
pythonで東京の人口密度のちずを使いましょう！ - Qiita
最近pythonで地図を使って見てる。僕はプロなんか全くないけど今まで作り方法を書きます。このポストの結果は東京の人口密度の地図です。 データを取ります 東京の堺と人口データをe-statから取れます。e-statは日本政府のデータポータルです。このリンクからシェープファイル形式でデータをダウンロードできる。僕にとってシェープファイルを使うことが嫌いからgeojsonに変換する。変換は必要じゃないけどmapshaperというツールで便利にできる。シェープファイルに比べたらgeojsonの利点は： 一つのファイルだけです。 「properties」の名前は文字の数が限らない。 自分でファイルを見ったら情報が分かってくる。 geojsonはjavascriptの種類だからweb可視化をすればこれはいいフォーマット。 シェープファイルからgeojsonに変換する・（必要じゃない。シェープファイル
python foliumのコロプレス図で選択可能なfill_color について
ドキュメントでの記載folium — Folium 0.5.0+15.gecd5052 documentation に以下のように記載されています。 fill_color (string, default ‘blue’) – Area fill color. Can pass a hex code, color name, or if you are binding data, one of the following color brewer palettes: ‘BuGn’, ‘BuPu’, ‘GnBu’, ‘OrRd’, ‘PuBu’, ‘PuBuGn’, ‘PuRd’, ‘RdPu’, ‘YlGn’, ‘YlGnBu’, ‘YlOrBr’, and ‘YlOrRd’.デフォルトはblue で、以下のfill_colorが使用できるようです。 計12種類ですね。 ‘BuGn’‘BuP
Pythonとfoliumと作物統計データを使って北海道の市町村別に大根の生産量マップを作成する - Qiita
できたもの 北海道の市町村別の大根生産量マップ（2017年）: 上の図は画像ですが、実際に生成されるファイルは動的に動かせるマップを含んだhtmlファイルです。マーカーをクリックすると、市町村の名前・大根生産量・ランキングもポップアップされます。 こんな: 文字つぶれてますが、最初にポップアップを開いたところが大樹町で、次にポップアップを開いたところが帯広市です。 はじめに 今年の3月までIT企業にいましたが、6月から北海道の大樹町という地域で大根の選別をしています。人生いろいろあります。 さて、都道府県別に見ると、大根の生産量第1位は北海道だそうです。まあ広いしな。では、北海道の市町村別に見ると、最も大根を生産しているのはどの市町村でしょうか。いま私が住まう大樹町はランキングの上位に入るでしょうか。folium というPythonのモジュールを使って、色付けしたマップを作成し可視化してみ
foliumを使って東京23区ラーメンスコアを可視化する - Qiita
一番ラーメンが美味しい街はどこだろう...？ pythonの練習も兼ねて東京23区のラーメンスコアを可視化してみました。 作業フロー BeautifulSoupで、ラーメンデータベースから点数データをクローリング 取得データとGeoJSONデータを行政区分コードで紐付ける foliumによりコロプレスマップを描画 コロプレスマップとは 階級区分図（かいきゅうくぶんず、英: choropleth map）は、主題図の一種であり、国民所得や人口密度など統計数値に合わせて色調を塗り分けた地図である。地域ごとに数値を比較し可視化する際に利用する。 https://ja.wikipedia.org/wiki/階級区分図 1. データの取得 ラーメンデータベースクローリング範囲 最初に、ラーメンの点数データはwebサイトをクローリングして取得します。 今回はラーメンデータベースを対象サイトとします。
【珈琲たいむ】Pythonでコロプレス図を描く - akatak blog
不動産関連の分析の最中ですが、【珈琲たいむ】にしましょう。今回は「コロプレス図」なるものを描いてみます。 英語では"choropleth map"ですが、日本語では「階級区分図」というようです。余り聴いたことがありませんが、Wikipediaでは以下のように記載があります。 階級区分図 - Wikipedia 簡単に言うと、「統計地図の1つで，区域ごとに統計量を色分けした地図」のことをいうようです。米国大統領選挙の際によく利用されるような地図です。 この図表は、日経平均株価AI予想さんのページから引用させていただいております。 トランプ大統領誕生のリスク-株価暴落リスク要因 | 日経平均株価 AI予想 さて、これをPythonで描いてみましょう。海外ではplotlyというモジュールが良く使われているようです。ただ、米国や世界のコロプレス図には対応していますが、残念ながら日本を対象としたコロ
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