Pythonで地図空間データを扱う⑤

ベースの地図が出来た所で、他のデータを被せてみます。

国土地理院の 500mメッシュ別将来推計人口データ を使用します。

同じく神奈川県のデータ 500m_mesh_suikei_2018_shape_14.zip をダウンロードします。

ベースの地図データと同じ場所に展開します。

そして同じようにread_fileで読み込みます。

view plainprint?

1. #!/usr/bin/env python  
2. # -*- coding: utf-8 -*-  
3.   
4. #  
5. import geopandas as gpd  
6. import matplotlib.pyplot as plt  
7. import japanize_matplotlib  
8.   
9. fn = "../data/N03-20240101_14.shp"  
10. gdf = gpd.read_file(fn)  
11. fn2 = "../data/500m_mesh_2018_14.shp"  
12. pdf = gpd.read_file(fn2)  
13.   
14. print(gdf.head(10))  
15. print("")  
16. print(gdf.shape)  
17. print("")  
18. print(pdf.head())  
19. print("")  
20. print(pdf.shape)  

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

#
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

fn = "../data/N03-20240101_14.shp"
gdf = gpd.read_file(fn)
fn2 = "../data/500m_mesh_2018_14.shp"
pdf = gpd.read_file(fn2)

print(gdf.head(10))
print("")
print(gdf.shape)
print("")
print(pdf.head())
print("")
print(pdf.shape)

(6193, 235)と巨大なデータフレームなので、必要なデータ以外は取り除いてもいいでしょう。

view plainprint?

1. # 必要な列だけ取り出し軽量化します。  
2. pdf2 = pdf[['SHICODE', 'PTN_2020', 'geometry']]  
3.   
4. # ベースとなる地図  
5. bg = gdf.boundary.plot(linewidth=0.5, edgecolor="gray", figsize=(14, 8))  
6.   
7. # 人口データのプロット  
8. pdf2.plot(ax=bg, column="PTN_2020", cmap="jet", legend=True)  
9.   
10. # 地域名を表示  
11. for name, row in citys:  
12.     if row['N03_001'].count() > 1:  
13.         x = row["geometry"].centroid.bounds.minx.mean()  
14.         y = row["geometry"].centroid.bounds.miny.mean()  
15.         bg.annotate(name, xy=(x, y), color="red")  
16.     else:  
17.         x = row["geometry"].centroid.bounds.minx  
18.         y = row["geometry"].centroid.bounds.miny  
19.         bg.annotate(name, xy=(x, y), color="red")    
20.   
21. plt.title("神奈川県人口マップ")  
22. plt.show()  

# 必要な列だけ取り出し軽量化します。
pdf2 = pdf[['SHICODE', 'PTN_2020', 'geometry']]

# ベースとなる地図
bg = gdf.boundary.plot(linewidth=0.5, edgecolor="gray", figsize=(14, 8))

# 人口データのプロット
pdf2.plot(ax=bg, column="PTN_2020", cmap="jet", legend=True)

# 地域名を表示
for name, row in citys:
    if row['N03_001'].count() > 1:
        x = row["geometry"].centroid.bounds.minx.mean()
        y = row["geometry"].centroid.bounds.miny.mean()
        bg.annotate(name, xy=(x, y), color="red")
    else:
        x = row["geometry"].centroid.bounds.minx
        y = row["geometry"].centroid.bounds.miny
        bg.annotate(name, xy=(x, y), color="red")  

plt.title("神奈川県人口マップ")
plt.show()

地図データに人口データを重ね合わせることが出来ました。