【東京のカーディーラーWebスクレイピングの続編】

前回GeoCodingで取得した緯度・経度を使って地図にプロットします。
Google DriveにCSVファイルを置いて、Google Colaboratoryで実行しています。
出力はhtmlです。

今回は10種類に色分けしましたが分かりづらいので、凝集性の高い場合は3種類くらいまでの方が良さそうですね。
僕の雇用契約先会社の店舗は200店以上あってセンターも常低温で10センターくらいあるので、管轄センターごとに店舗を色分けして可視化して使ったりしています。

次回はこの地図の応用編！

import pandas as pd
import folium
from chardet.universaldetector import UniversalDetector

csv_file_path = 'Google Driveのファイルパス'

detector = UniversalDetector()
with open(csv_file_path, 'rb') as file:
    for line in file:
        detector.feed(line)
        if detector.done:
            break
detector.close()
encoding = detector.result['encoding']

df = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='shift_jis')

m = folium.Map(location=[df['Latitude1'].mean(), df['Longitude1'].mean()], zoom_start=10)

colors = ['green', 'blue', 'gray', 'red', 'purple', 'lightblue', 'pink', 'orange', 'lightgray', 'lightgreen']

for i in range(10):
    lat_col = f'Latitude{i+1}'
    lon_col = f'Longitude{i+1}'
    filtered_df = df.dropna(subset=[lat_col, lon_col])
    for _, row in filtered_df.iterrows():
        lat = row[lat_col]
        lon = row[lon_col]
        
        popup_text = row[f'Shop Name{i+1}']
        folium.Marker(
            [lat, lon],
            tooltip=row[f'Address{i+1}'],
            icon=folium.Icon(color=colors[i]),
            popup=popup_text
        ).add_to(m)

html = '<div style="position: absolute; left: 20px; top: -300px; white-space: nowrap; font-size: 15px; color: black;">GREEN＝外車<br>BLUE＝レクサス<br>GRAY＝スバル<br>PURPLE＝マツダ<br>LIGHTBLUE＝スズキ<br>PINK＝ダイハツ<br>ORANGE＝トヨタ<br>RED＝三菱<br>lightgray=ホンダ<br>lightgreen=日産</div>'
marker = folium.Marker(
    [df['Latitude1'].mean(), df['Longitude1'].mean()],
    icon=folium.DivIcon(html=html)
)

marker.add_to(m)

m.save('生成するファイル名.html')