はじめに
PythonのGeoPandasライブラリは、地理空間データの操作を効率的に行えます。
ArcGISやQGISなどでデータ処理するより、高速（であることが多い）かつ履歴が残るため、私は好んで使用しています。
今回は、GeoPandasを使って以下の処理をしてみます。
- ①行政界ポリゴンと②学校ポイントを準備する
- 各行政界に存在する学校の名前を把握する
- ①行政界ポリゴンに新しく属性を追加し、対象の行政界に含まれる②学校の名前をカンマ区切りで入力する
使用したPythonとGeoPandasのバージョンは以下の通りです。
Python: 3.10.9
GeoPandas: 0.9.0
データの準備
今回使用するデータは、国土数値情報ダウンロードサイトから群馬県のデータをダウンロードして使用します。
- 行政区域データ
https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-v3_1.html - 学校データ
https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-P29-v2_0.html
コード
必要なライブラリのインポート
python
import geopandas as gpd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
データの読み込みと確認
行政界のポリゴンデータを読み込みます。
python
admin_area = gpd.read_file("data/N03-20230101_10_GML/N03-23_10_230101.shp", encoding="shift-jis")
admin_area.head()
学校のポイントデータを読み込みます。
python
school_point = gpd.read_file("data/P29-21_10_GML/P29-21_10.shp", encoding="shift-jis")
school_point.head()
データをプロットして確認する
それぞれのデータの位置関係を確認してみます。
python
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
admin_area.plot(ax=ax)
school_point.plot(ax=ax, color="red", markersize=1)
2つのデータを空間結合する
行政界ポリゴンと学校ポイントはgeopandas.sjoin関数を使って、空間結合させます。
https://geopandas.org/en/stable/docs/reference/api/geopandas.sjoin.html
sjoin関数の特徴は以下の通りです。
- pandasの
merge関数とほぼ同じように使用できる - 引数の
opに空間的位置関係を指定する（GeoPandasのバージョンによってはopではなくpredicate） -
opのデフォルト値はintersects
GeoPandasのドキュメントを参照すると、 opで指定できる空間的位置関係は以下の通りです。
- contains
- within
- touches
- crosses
- overlaps
以上を踏まえ、行政界ポリゴンと学校ポイントを空間結合します。
空間結合した後は、groupby関数を活用しつつ、学校の名前を行政界単位でまとめます。
まとめた結果をmerge関数を使って行政界ポリゴンに結合させて完成です。
python
# 行政界ポリゴンと学校の間の空間結合を行う
admin_with_schools = gpd.sjoin(admin_area, school_point, how='left', op='contains')
# 学校の名前をカンマ区切りで結合する
schools_by_admin = admin_with_schools.groupby('OBJECTID')['P29_004'].apply(lambda x: ', '.join(x.dropna())).reset_index()
# 行政界ポリゴンの任意の列に学校の名前を入力する
admin_area['school_names'] = admin_area.merge(schools_by_admin, left_on='OBJECTID', right_on='OBJECTID', how='left')['P29_004']
# 結果を表示する
admin_area.head()
処理した結果の確認
処理した結果をQGISで確認してみます。
上手に処理できました！！
