これなに

PyData.Tokyo Meetup #9 -「地理情報データ」で紹介されていた geopandas をStatsFragments を参考に試してみました。

インストール

Anaconda入れて、Anaconda cloud の conda-forge 使えば簡単。下記のコマンド一発¹。

bash

conda install -y geopandas -c conda-forge

Dockerイメージtsutomu7/geopandasも用意しました。下記のようにすればできるはず。(Jupyterサーバー起動後にブラウザを更新してください)

bash

firefox http://localhost:8888 &
docker run -it --rm -p 8888:8888 tsutomu7/geopandas sh -c "jupyter notebook --ip=*"

Jupyterで試してみる

準備。flattenは、配列の配列を配列にするもの。

python3

%matplotlib inline
import numpy as np, pandas as pd, geopandas as gpd
from bokeh.plotting import output_notebook, show, figure
output_notebook()
flatten = lambda i: [a for b in i for a in (flatten(b) if hasattr(b,'__iter__') else (b,))]

geopandas のバージョンは、0.2.1 で現時点で最新。

python3

gpd.__version__
>>>
'0.2.1'

東京のデータを地球地図日本からダウンロード。

python3

!wget --no-check-certificate https://github.com/dataofjapan/land/raw/master/tokyo.geojson

最初の3行を見てみる。

python3

df = gpd.read_file('tokyo.geojson')
df[:3]

	area_en	area_ja	code	geometry	ward_en	ward_ja
0	Tokubu	都区部	131211.0	POLYGON ((139.821051 35.815077, 139.821684 35....	Adachi Ku	足立区
1	Tokubu	都区部	131059.0	POLYGON ((139.760933 35.732206, 139.761002 35....	Bunkyo Ku	文京区
2	Tokubu	都区部	131016.0	POLYGON ((139.770135 35.705352, 139.770172 35....	Chiyoda Ku	千代田区

geometry にポリゴンデータが入っています。
matplotlib で描画。

python3

df[df['area_en'] == 'Tokubu'].plot();

今度は、bokehで描画。
geometryのポリゴンは、shapely.geometry.polygon.Polygon と shapely.geometry.multipolygon.MultiPolygon が混じっているので、flattenでPolygonの配列にします。

python3

xy = [i.exterior.coords.xy for i in flatten(df[df.area_en == 'Tokubu'].geometry)]
p = figure(plot_width=400, plot_height=300)
p.patches([tuple(i[0]) for i in xy], [tuple(i[1]) for i in xy], 
          fill_color='white', line_color="black", line_width=0.5)
show(p);

Geocodingはうまくいきませんでした。

参考リンク

以上

"conda install -y pyproj shapely fiona; pip install geopandas" でもできました。 ↩

geopandasを使ってみる

これなに

インストール

Jupyterで試してみる