geopandasで複数のポリゴンを結合して描画する

使用データ

国土数値情報「行政区域データ」を使用．今回はその中でも，広島県のshapefileを使用（仮にshapefile.shpと名付けます）．

全ポリゴンの描画

広島県全体の行政区分を描画．
広島市内は区で分けられます．

import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd

fig = plt.figure()
ax  = fig.add_subplot()

src = gpd.read_file('shapefile.shp',encoding='SHIFT-JIS')
src.plot(ax=ax, color='none', edgecolor='k', linewidth=0.6)
plt.show()

フィルタリングして描画

広島市を目立たせるために，まず区の境界線を編集します．
リストに含まれるitemに当てはまるものを，isinメソッドを用いて抽出．逆に，リストに含まれるもののみを除きたい場合は，条件文の頭に~をつける．今回は，市町村コード（pidとします）を用いてフィルタリングします．

pids = ('34101','34102','34103','34104','34105','34106','34107','34108',)

excl = src[~src['pid'].isin(pids)]
excl.plot(ax=ax, color='none', edgecolor='k', linewidth=0.6)

filt = src[ src['pid'].isin(pids)]
filt.plot(ax=ax, color='none', edgecolor='k', linestyle='--', linewidth=0.3)
plt.show()

フィルタリングしたものをマージして描画

広島市を区でわかれていない形で目立たせます．
geopandasのデータフレームから，shapely.geometry形式のポリゴンのリストを取得．これを，同系モジュールのcascaded_union()関数で結合．

from shapely.ops import cascaded_union

bound = gpd.GeoSeries(cascaded_union(filt.geometry))
bound.plot(ax=ax, color='none', edgecolor='r', linewidth=1)
plt.show()

広島市に囲まれる府中町も目立っていますが，これで目標達成です．

追記

geopandasにdissolveというメソッドがあるのを発見．
こちらの方が，geometry以外のデータを処理できたりと便利そうです．
Aggregation with dissolve