Pythonで地図空間データを扱う③

GeoPandasで都市データのプロット

GeoPandasのdatasetsには、naturalearth_lowresの他に主要都市のデータnaturalearth_citiesがあります。

これを使い世界地図に都市もプロットしてみましょう。

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. # 世界地図のデータ  
8. world = gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')  
9. # 主要都市のデータ  
10. cities = gpd.datasets.get_path('naturalearth_cities')  
11.   
12. wdf = gpd.read_file(world)  
13. cdf = gpd.read_file(cities)  
14.   
15. print(wdf.head())  
16. print()  
17. print(wdf.shape)  
18. print()  
19. print(cdf.head())  
20. print()  
21. print(cdf.shape)  

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

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 世界地図のデータ
world = gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')
# 主要都市のデータ
cities = gpd.datasets.get_path('naturalearth_cities')

wdf = gpd.read_file(world)
cdf = gpd.read_file(cities)

print(wdf.head())
print()
print(wdf.shape)
print()
print(cdf.head())
print()
print(cdf.shape)

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)

           name                    geometry

0  Vatican City   POINT (12.45339 41.90328)

1    San Marino   POINT (12.44177 43.93610)

2         Vaduz    POINT (9.51667 47.13372)

3       Lobamba  POINT (31.20000 -26.46667)

4    Luxembourg    POINT (6.13000 49.61166)

(243, 2)

naturalearth_citiesは主要都市の名前と位置というシンプルなデータです。

これを世界地図に乗せていきます。

世界地図のGeoDataFrameオブジェクトを変数にして、axに指定することで両方プロットすることが出来ます。

view plainprint?

1. # ベースとなる世界地図  
2. bg = wdf.plot(column='continent', figsize=(18, 8))  
3. # 主要都市をマッピング  
4. cdf.plot(ax=bg, marker='o', color='firebrick')  
5.   
6. # アノテーションで主要都市の名前をマッピング  
7. for i, (city, point) in cdf.iterrows():  
8.     # pointオブジェクトから緯度経度を抽出  
9.     x1, y1, x2, y2 = point.bounds  
10.     bg.annotate(city, xy=(x1, y1))  
11.   
12. plt.show()  

# ベースとなる世界地図
bg = wdf.plot(column='continent', figsize=(18, 8))
# 主要都市をマッピング
cdf.plot(ax=bg, marker='o', color='firebrick')

# アノテーションで主要都市の名前をマッピング
for i, (city, point) in cdf.iterrows():
    # pointオブジェクトから緯度経度を抽出
    x1, y1, x2, y2 = point.bounds
    bg.annotate(city, xy=(x1, y1))

plt.show()

都市名はannotateでプロットします。 

geomatryデータからshapely.geometry.point.Pointオブジェクトを抜き出し、 bounds変数には(minx, miny, maxx, maxy)が入っているので、xy座標に指定します。

shapely.Point

https://shapely.readthedocs.io/en/stable/reference/shapely.Point.html

世界地図に都市名も表示出来ました。