5
8

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

Python × GISの基礎(その2)

Last updated at Posted at 2020-09-16

その1はこちら
その3はこちら
ヘルシンキ大学の教材のWeek3-Week4の解答と補足をまとめていきます。

##Week3
###3-1 ショッピングセンターのジオコーディング
ヘルシンキにある大型ショッピングモールの周囲1.5kmに住んでいる住民の数、すなわち商圏人口を求めることが目標です。自分でネットで検索してモールの住所を調べる必要があります。
住所から座標に変換するジオコーディングが登場します。日本では東京大学が提供しているCSVアドレスマッチングサービスが有名ですね。
またバッファリング・空間結合といったQGISでお馴染みの操作も登場します。

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
import geojson
from shapely.geometry import Polygon, LineString, Point
from pyproj import CRS
import os

#データ読み込み
data = pd.read_table('shopping_centers.txt', sep=';', header=None)
data.index.name = 'id'
data.columns=['name', 'addr']
#ジオコーディング
geo = geocode(data['addr'], provider='nominatim', user_agent='autogis_xx', timeout=4)
#データの結合
geo = geo.to_crs(CRS.from_epsg(3879))
geodata = geo.join(data)

#バッファリング
geodata['buffer']=None
geodata['buffer'] = geodata['geometry'].buffer(distance=1500)
geodata['geometry'] = geodata['buffer']

#人口のグリッドデータの取得
url = 'https://kartta.hsy.fi/geoserver/wfs'
params = dict(service='WFS',version='2.0.0',request='GetFeature',
              typeName='asuminen_ja_maankaytto:Vaestotietoruudukko_2018',outputFormat='json')
r = requests.get(url, params=params)
pop = gpd.GeoDataFrame.from_features(geojson.loads(r.content))

#座標系変換
pop = pop[['geometry', 'asukkaita']]
pop.crs = CRS.from_epsg(3879).to_wkt()
geodata = geodata.to_crs(pop.crs)

#空間結合 
join = gpd.sjoin(geodata, pop, how="inner", op="intersects")
#商圏人口の計算
grouped = join.groupby('name')
for key, group in grouped:
    print('store: ', key,"\n", 'population:', sum(group['asukkaita']))

###3-2 最寄りのショッピングセンター
自分の家と職場から最寄りのショッピングセンターを求めます。フィンランドに住んでいる方は別ですが、適当なヘルシンキのスポットを基点の住所として置きましょう。
(以下ライブラリのインポートは省略しています。)

#データの読み込み
home = pd.read_table('activity_locations.txt', sep=';', header=None)
home.index.name='id'
home.columns = ['name', 'addr']
shop = pd.read_table('shopping_centers.txt', sep=';', header=None)
shop.index.name = 'id'
shop.columns=['name', 'addr']
#ジオコーディング
geo_home = geocode(home['addr'], provider='nominatim', user_agent='autogis_xx', timeout=4)
geo_shop = geocode(shop['addr'], provider='nominatim', user_agent='autogis_xx', timeout=4)
#最寄り店を求める
destinations = MultiPoint(list(geo_shop['geometry']))
for home in geo_home['geometry']:
    nearest_geoms = nearest_points(home, destinations)
    print(nearest_geoms[1])

##Week4
###4-1 アクセシビリティデータの可視化
移動時間データと地下鉄網のデータを組み合わせて、アクセシビリティを可視化します。

#データの読み込み
grid = gpd.read_file('data/MetropAccess_YKR_grid_EurefFIN.shp')
data = pd.read_table('data/TravelTimes_to_5944003_Itis.txt', sep=';')
data = data[["pt_r_t", "car_r_t", "from_id", "to_id"]]
#データ結合
data_geo = grid.merge(data, left_on='YKR_ID', right_on='from_id')
#無効データ(-1)の除外
import numpy as np
data_geo = data_geo.replace(-1, np.nan)
data_geo = data_geo.dropna()
#データの階層化
import mapclassify
bins = [15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, 120, 135, 150, 165, 180]
classifier = mapclassify.UserDefined.make(bins = bins)
data_geo['pt_r_t_cl'] = data_geo[['pt_r_t']].apply(classifier)
data_geo['car_r_t_cl'] = data_geo[['car_r_t']].apply(classifier)

#可視化
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)  #公共交通
data_geo.plot(ax=ax1, column='pt_r_t_cl')
ax1.set_title("Itis-Travel times by PT")
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)  #自家用車
data_geo.plot(ax=ax2, column='car_r_t_cl')
ax2.set_title("Itis-Travel times by Car")
plt.tight_layout()
plt.show()
fig.savefig('itis_accessibility.png')

こんな感じで表示されます。

###4-2ショッピングモールの勢力圏
4-1で得たアクセシビリティのデータをもとに、各グリッドの最寄りのショッピングモールを求めることで勢力圏の可視化を目指します。

#データの読み込み
filepaths = glob.glob('data/TravelTimes*.txt')
for path in filepaths:
    data = pd.read_table(path, sep=';')
    data = data[['from_id', 'pt_r_t']]
    data = data.rename(columns={'from_id':'YKR_ID'})
    #カラム名を'pt_r_t_{store}'に変更
    newname = path.replace('data/TravelTimes_to_', '')
    newname = newname.replace('.txt', '')
    newname = re.sub('\d{7}_', '', newname)
    data = data.rename(columns={'pt_r_t':'pt_r_t_'+newname})
    grid = grid.merge(data) #データの結合
grid = gpd.read_file('data/MetropAccess_YKR_grid_EurefFIN.shp')

#無効データ(-1)の除外
import numpy as np
grid = grid.replace(-1, np.nan)
grid = grid.dropna()
#各グリッドのモールへの最短距離・モール名
grid['min_t'] = None
grid['dominant_service'] = None
columns = ['pt_r_t_Ruoholahti', 'pt_r_t_Myyrmanni','pt_r_t_Itis', 'pt_r_t_Jumbo', 'pt_r_t_IsoOmena', 'pt_r_t_Dixi','pt_r_t_Forum']
mini = lambda row:row[columns].min()
idx = lambda row:row[columns].astype(float).idxmin()
grid['min_t'] = grid.apply(mini, axis=1)
grid['dominant_service'] = grid.apply(idx, axis=1)

dominant_area.png

###4-3 ショッピングモールの勢圏人口
グリッドデータに対してディゾルブを使い集約化しインターセクションで勢圏人口を求める、というベタなものです。
4-2と重複する箇所は省略します。

#4-2のステップを進め, 勢圏を含むpopデータを作成

#ディゾルブしてインターセクション
dissolved = grid.dissolve(by = 'dominant_service')
pop = pop[['geometry', 'asukkaita']] #必要なデータに限定
intersection = gpd.overlay(grid, pop, how='intersection')

#勢圏でグルーピングして勢圏人口を求める
grouped = intersection.groupby('dominant_service')
for key, group in grouped:
    print(key, ':', sum(group['asukkaita']))
5
8
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
5
8

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?