Pythonのfoliumで簡単に地理情報を可視化できる

Pythonで地理情報を可視化できるfoliumというライブラリを見つけたので、ざっくりと使い方をまとめます。

実行環境

• Python 3.9.13
• macOS 12.6.8

データの準備

最近暑かったので今回は気象庁の気温データを可視化してみます。

• 気温データ

気象庁([https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php:title])から各都道府県庁所在地の最高気温をとってきて↓みたいな感じに整形しておきます。

kion.csv

	北海道	青森県	岩手県	...	宮崎県	鹿児島県	沖縄県
2023/6/1	24.7	26.5	24.1	...	21.1	24.4	26.6
2023/6/2	21.9	20.0	19.3	...	23.4	27.9	26.5
...	...	...	...	...	...	...	...

• 都道府県コード

都道府県名と都道府県コードの対応辞書です。

pref_code = {
    "北海道": 1,
    "青森県": 2,
    "岩手県": 3,
    ...,
    "宮崎県": 45,
    "鹿児島県": 46,
    "沖縄県": 47
}

• 都道府県のシェイプデータ

都道府県の形を地図上に描画するときの形状データです（多分）。
↓のコマンドでダウンロードしておきます。

curl https://raw.githubusercontent.com/dataofjapan/land/master/japan.geojson > japan.geojson

• 都道府県庁所在地の緯度経度データ

各都道府県庁所在地の緯度経度が記録されているデータです。

latlon.csv

pref	lon	lat
北海道	141.3469444	43.06444444
青森県	140.74	40.82444444
岩手県	141.1527778	39.70361111
...	...	...

地図を作成

必要なライブラリのインポート

import folium
from folium.plugins import HeatMap
import pandas as pd

コロプレス図を作る

まずは特定の日付の最高気温をコロプレス図(タイル形式でのヒートマップ)で描画してみます。

# 気温データの読み込みと都道府県コードへの変換
kion = pd.read_csv('kion.csv', index_col=0)
kion.columns = map(lambda x: pref_code[x], kion.columns)

# 描画対象の日付
date = '2023/8/1'

# 地図の基準
m = folium.Map(location=[35, 135], zoom_start=5)
m.choropleth(
    geo_data='japan.geojson',
    data=kion.loc[date].T.reset_index(),
    columns=kion.loc[date].T.reset_index().columns,
    key_on='feature.properties.id',
    threshold_scale=range(25,40),
    fill_color='YlOrRd',
    reset=True
)
# 地図をhtml形式で出力
m.save(outfile='map.html')

出力されたHTMLをブラウザで表示するとこんな感じ。

地図データにはOpenStreetMapを使っているんですね。

HTML形式なので、ブラウザ上でスクロールやズームもできます。

茨城が涼しいんですね。

ヒートマップを作る

次に点データの値の大きさをヒートマップで表示します。
点座標は都道府県庁所在地、値の大きさはその日の最高気温にします。

# 描画対象の日付
date = '2023/8/1'

# 緯度経度と最高気温を結合
latlon = pd.read_csv('latlon.csv', index_col=0)
kion = pd.read_csv('kion.csv', index_col=0)
kion = pd.concat([latlon, kion.T], axis=1).copy()
kion = kion[['lat', 'lon', date]].values.tolist()

# 地図の基準
m = folium.Map(location=[35, 135], zoom_start=5)
hm = HeatMap(
    kion,
    radius=15,
    blur=5
).add_to(m)
hm.add_to(m)
m.save(outfile='map.html')

東京や名古屋あたりが目立って暑そうに見えますが、都道府県庁所在地が密集しているせいですね。

動くヒートマップを作る

時系列で変化する点データを動かして可視化します。
ひとつ前のものと同じように点座標は都道府県庁所在地、値の大きさは最高気温にします。
そしてこれを日付変化で見られるようにします。

# 時系列の気温データの作成
latlon = pd.read_csv('latlon.csv', index_col=0)
kion = pd.read_csv('kion.csv', index_col=0) / 40
latlon_kion = [
    pd.concat([latlon[['lat', 'lon']], kion.loc[[date]].T], axis=1).values.tolist()
    for date in kion.index
]

# 地図の基準
m = folium.Map(location=[35, 135], zoom_start=5)
hm = folium.plugins.HeatMapWithTime(
    latlon_kion,
    index=kion.index.tolist(),
    auto_play=False,
    radius=16,
    max_opacity=1,
    gradient={0.1: 'blue', 0.25: 'lime', 0.5:'yellow',0.75: 'orange', 0.9:'red'}
)
hm.add_to(m)
m.save(outfile='map.html')

良い感じになりました。