はじめに

国土数値情報などから得られるShapeファイルをJupyter notebookで加工する必要があった。
期待通りの結果になっているかを地図上で確認するために、加工結果を再度Shapeファイルにして、QGISでに読み込ませて表示する、ということをやっていたが面倒だった。
Foliumというライブラリを使えば、Jupyter notebook上で地図表示が可能だということを知ったので本記事を書いた。

国土数値情報のダウンロード

国土数値情報から適当なデータをダウンロードする。
ここではポイントデータとして東京都の避難施設とする。

ライブラリのインストール

pip install shapely
pip install folium

ポイントデータの読み込みと表示

ポイントデータのShapeファイルを読み込む関数を定義する。

read_shape_point.py

import shapefile
import pandas as pd
def read_shape_point(path):
    src = shapefile.Reader(path, encoding='cp932') 
    shps = src.shapes()
    recs = src.records()
    result = {}
    for i, (shp, rec) in enumerate(zip(shps, recs)):
        result[i] = rec.as_dict()
        result[i]['lon'] = shp.points[0][0]
        result[i]['lat'] = shp.points[0][1]
    return pd.DataFrame(result).T

shpファイルを読み込む。

import glob
path = 'data\P20-12_13_GML'
shp_paths = glob.glob(path + '\?????????.shp')
hinan = read_shape_point(shp_paths[0])

読み込んだデータを表示。

hinan

先頭2行だけを表示した。施設名称の列名が[P20_002]、住所が[P20_003 ]となっている。

	P20_001	P20_002	P20_003	P20_004	P20_005	P20_006	P20_007	P20_008	P20_009	P20_010	P20_011	P20_012	レベル	備考	緯度	経度	NO	lon	lat
0	13101	いきいきプラザ一番町	東京都千代田区一番町12-2	指定避難所、二次避難所	-1	-1	0	0	0	0	0	1	1		35.6869	139.74	1	139.74	35.6869
2	13101	ちよだパークサイドプラザ	東京都千代田区神田和泉町1	指定避難所、地区救援センター	-1	-1	0	0	0	0	0	1	3		35.6993	139.779	3	139.779	35.6993

緯度経度を指定し地図に読み込ませていく。重たくなるので先頭500個だけ。

folium_map = folium.Map(location=[hinan.loc[0]['lat'], hinan.loc[0]['lon']], zoom_start=10)
for i in range(500):
    folium.Marker(
        location=[hinan.loc[i]['lat'], hinan.loc[i]['lon']],
        popup = hinan.loc[i]['P20_002'] + "\n" + hinan.loc[i]['P20_003']
    ).add_to(folium_map)
folium_map

地図を表示する。

folium_map