[PYTHON] J'ai essayé d'utiliser du folium

introduction

Récemment, j'ai essayé d'utiliser folium, une bibliothèque qui affiche des données sur une carte, alors je l'ai résumé dans un article tout en étudiant.

Qu'est-ce que le folium

Folium est une bibliothèque python qui visualise les données avec une carte de Leaflet.js.

Vous pouvez tirer parti à la fois de la manipulation des données Python et du mappage de dépliants.

Github:https://github.com/python-visualization/folium Documentation:https://python-visualization.github.io/folium/

Installation

Vous pouvez l'installer avec pip install.

`installation de folium`


$ pip install folium

Montrons la carte!

Tout d'abord, utilisez jupyter pour afficher une carte du Japon centrée sur la gare de Tokyo ([35.681167, 139.767052]). Si vous entrez la latitude et la longitude dans location, vous pouvez afficher une carte centrée sur cette position.

`Tracez une carte du Japon centrée sur la gare de Tokyo`


import folium
map_ = folium.Map(location=[35.681167, 139.767052], zoom_start=7)
map_

La carte pourrait être affichée avec seulement 3 lignes.

Ensuite, mappons les informations de localisation du grand magasin à la carte créée du Japon. J'ai recherché les informations de localisation du grand magasin sur HP et je les ai enregistrées sous forme de fichier csv.

Le fichier csv est enregistré dans ce format. (department_info.csv)

	store_name	contry	area	prefecture	city	address	latitude	longitude	depart
0	Magasin principal Nihonbashi Mitsukoshi	Japon	Kanto	Tokyo	Chuo-ku	1 Nihonbashi Muromachi, Chuo-ku, Tokyo-4-1	35.685633	139.773430	Mitsukoshi
1	Ginza Mitsukoshi	Japon	Kanto	Tokyo	Chuo-ku	4 Ginza, Chuo-ku, Tokyo-6-16	35.671370	139.765738	Mitsukoshi
・・・
88	Palette de beauté ShinQs Machida	Japon	Kanto	Tokyo	Ville de Machida	6 Haramachida, Machida-shi, Tokyo-4-1 jumelles Machida Tokyu OUEST 3F	35.542690	139.446409	Grand magasin Tokyu
89	Grand magasin Nagano Tokyu	Japon	Chubu	Préfecture de Nagano	Ville de Nagano	1 Minami Chitose, Ville de Nagano, Préfecture de Nagano-1-1	36.645052	138.188676	Grand magasin Tokyu

`Ajouter un marqueur de grand magasin à la carte affichée précédemment`


import pandas as pd
data = pd.read_csv('department_info.csv')
color_list = {'Mitsukoshi':'red', 'Daimaru':'blue', 'Seibu Sogo':'green', 
              'Takashimaya':'purple', 'Hankyu Hanshin':'orange', 'Grand magasin Tokyu':'darkred'}
for k, v in data.iterrows():
    folium.Marker([v.latitude, v.longitude], popup=v.store_name, icon=folium.Icon(color=color_list[v.depart])).add_to(map_)    

map_

popup=xxx Si vous ajoutez un commentaire à xxx, il peut être affiché sous forme de pop-up.
icon=folium.Icon(color=xxx1, icon=xxx2) Le type d'icône de marqueur peut être modifié en spécifiant xxx1 et xxx2.

Couleurs utilisables pour xxx1

[‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘purple’, ‘orange’, ‘darkred’,
’lightred’, ‘beige’, ‘darkblue’, ‘darkgreen’, ‘cadetblue’, 
‘darkpurple’, ‘white’, ‘pink’, ‘lightblue’, ‘lightgreen’, 
‘gray’, ‘black’, ‘lightgray’]

Marqueurs pouvant être utilisés pour xxx2 https://glyphsearch.com/?library=font-awesome

Ensuite, affichons un cercle d'un rayon de 20 km pour chaque grand magasin affiché.

`La zone de 20 km du grand magasin est affichée en yens`


for k, v in data.iterrows():
  folium.Circle([v.latitude, v.longitude], radius=20 * 1000, tooltip='20km', popup=v.store_name
                              , color=color_list[v.depart], fill_color=None).add_to(map_)

map_

J'ai enregistré la dernière carte créée au format html.

`Enregistrer la carte créée`


map_.save('department_location.html')

en conclusion

J'ai pu visualiser une belle carte plus facilement que prévu.

(Republié en raison de la migration du compte)