はじめに
geopandasはpandasの拡張で、地理データを含むデータをpandasのように表形式で扱うことができるpythonのライブラリーです。geopandasには地理データ可視化のための機能も含まれています。といってもデータをそのままmatplotlibに渡しているだけなので、基本的にはふつうにmatplotlibでアニメーションを作成できるはずです。しかし、geopandasの現行のstableバージョンである0.2.1はartistオブジェクトにアクセスしにくい作りになってます。そこで、アニメーションをするなら次のstableバージョンがでるまでの間は以下のようにgithubの最新のソースコードからインストールするのがお勧めです。
pip install -U git+https://github.com/geopandas/geopandas/
使用するデータ
今回は東京23区の人口比率の推移を可視化します（地理データ関連では、実際に処理を行うより、データを準備するところが大変だったりします）。
地形データはJapanCityGeoJson 2016からtokyo23.jsonというgeojsonファイルをダウンロードしています。
人口データはWikipedia:東京都区部のデータを再構成したファイルを23population.csvという名前で作成しました。
アニメーション
では実際にアニメーションを実行してみましょう。以下がコードになります。
import geopandas as gpd
df = pd.read_csv('23population.csv')
geodf = gpd.read_file('tokyo23.json').dissolve(by="id").sort_index()
years = np.sort(np.unique(df.year.values))
df という変数に人口データ、geodfという変数に地形データを読み込んでいます。
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
ims = []
def update_fig(year):
if len(ims) > 0:
ims[0].remove()
del ims[0]
geos = geodf['geometry'].values
sum = np.sum(df[(df.year==year)].sort_values(by='city').population)
population_rates = df[(df.year==year)].sort_values(by='city').population/sum
artist = gpd.plotting.plot_polygon_collection(ax, geos, population_rates, True, cmap="Reds")
ims.append(artist)
ax.set_title('year = ' + str(year))
return ims
anim = FuncAnimation(fig, update_fig, interval=1000, repeat_delay=3000, frames=years)
fig.show()
artistオブジェクトの取得のため、地形データの描画は gpd.GeoDataFrame.plot ではなくその中で呼ばれている gpd.plotting.plot_polygon_collection という関数を呼び出しています。
