Pythonで地図空間データを扱う

GeoPandasを使いPythonで地図を描画

Pythonはデータ処理関係のライブラリが豊富ですが、地図とデータを組み合わせられたら地域データの詳細もより分かりやすくなります。 ここ数年で注目度が高まっているGeoPandasを使って地図データを扱ってみたいと思います。

pip install geopandas

他のライブラリにも依存してしますので適宜インストールしてください。

  GeoDataFrameに変換するにはshapeファイルやGeoJSONファイルが必要ですが、テスト用のファイルがdatasetsにあります。 

 現在は3つほどと少ないですが、気軽にGeoDataFrmeを試すにはとても良いデータです。

 naturalearth_lowresを使用してみます。

view plainprint?

1. #!/usr/bin/env python  
2. # -*- coding: utf-8 -*-  
3.   
4. import geopandas as gpd  
5. import matplotlib.pyplot as plt  
6.   
7. # ①地図データファイルのあるパスを指定  
8. path = gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')  
9.   
10. # ②ファイルからGeoDataFrameオブジェクトを生成  
11. gdf = gpd.read_file(path)  
12.   
13. print(gdf.head())  
14. print("")  
15. print(gdf.shape)  
16. print("")  
17. print(gdf.crs)  

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

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# ①地図データファイルのあるパスを指定
path = gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')

# ②ファイルからGeoDataFrameオブジェクトを生成
gdf = gpd.read_file(path)

print(gdf.head())
print("")
print(gdf.shape)
print("")
print(gdf.crs)

結果

       pop_est      continent                      name iso_a3  gdp_md_est                                           geometry

0     889953.0        Oceania                      Fiji    FJI        5496  MULTIPOLYGON (((180.00000 -16.06713, 180.00000...

1   58005463.0         Africa                  Tanzania    TZA       63177  POLYGON ((33.90371 -0.95000, 34.07262 -1.05982...

2     603253.0         Africa                 W. Sahara    ESH         907  POLYGON ((-8.66559 27.65643, -8.66512 27.58948...

3   37589262.0  North America                    Canada    CAN     1736425  MULTIPOLYGON (((-122.84000 49.00000, -122.9742...

4  328239523.0  North America  United States of America    USA    21433226  MULTIPOLYGON (((-122.84000 49.00000, -120.0000...

(177, 6)

EPSG:4326

pandasに慣れていれば非常に扱いやすいですね。

headやshapeも同じ使い方です。

Geoデータフレームはデータにgeometryという位置データが追加されているのがpandasデータフレームとの違いです。

CRSとは座標参照系(Coordinate Reference System)のことで、位置情報のルールを表します。

文字コードのようなものです。

このデータを使ってプロットします。

view plainprint?

1. gdf.plot()  
2. plt.show()  

gdf.plot()
plt.show()

世界地図がプロットされました。 pandasライクで簡単に地図データを扱うことが出来ます。 このままでは味気ないので、オプションをつけて、少し装飾してみます。

 columnは色分け、cmapはカラーマップを指定します。

view plainprint?

1. gdf.plot(column="continent", cmap="Accent", legend=True, figsize=(16, 8))  
2. plt.show()  

gdf.plot(column="continent", cmap="Accent", legend=True, figsize=(16, 8))
plt.show()

綺麗になりました。