はじめに

「Python で Twitter の位置情報収集」で集めた Tweet の位置情報を可視化していきたい。今回はキーワードを "beer" として 2022年5月23日、24日、25日の間につぶやかれた位置情報を取得し、これを可視化してみる。データの取得方法については上記記事を確認されたし。

cartopy でヒートマップを作る方法はPython で Tweet の位置情報をヒートマップで可視化しよう！(cartopy版)に記載済み。前半部分は上記記事と全く同じ。

データの読み込みと結合

まず収集したデータを読み込み、三つのデータフレームを結合する。

データ読み込みと結合

# 必要なモジュールのインポート
import pandas as pd

# データの読み込み
df1 = pd.read_csv("./20220523_beer.csv")
df2 = pd.read_csv("./20220524_beer.csv")
df3 = pd.read_csv("./20220525_beer.csv")

# データ結合
df = pd.concat([df1, df2, df3])

# 結果の表示
df.head()

出力は下記の通り。

データフレームのサイズを確認してみると、

データセット確認

# サイズ確認
print(df.shape)

出力

(5788, 5)

約5800行程度の位置情報がある。

folium でヒートマップを作る

folium にはヒートマップのプラグインがすでに用意されている。以下に参考記事を示す。

コードはシンプルで簡単。

ヒートマップの作成

# 必要なモジュールをインポート
from folium import Map
from folium.plugins import HeatMap

# 地図の作成（中心は日本）
m = Map(location=[35.658581, 139.745433], zoom_start = 2)

# ヒートマップの作成
HeatMap(
    df[["lat", "long"]].values, # 緯度・経度のリスト
    radius=4, # ヒートマップの点の半径。
    blur=3 # ぼかしの程度
).add_to(m)

# 図の保存
m.save('heatmap.html')

やはりアメリカ、ヨーロッパ、日本で多く beer とつぶやかれており、特にロンドン、ニューヨーク付近で色が赤に近くなっているのがわかると思う。folium の html は開くと拡大縮小、移動ができるので、日本なら東京と大阪に beer のつぶやきが多いのがわかる。

おわりに

folium を使うと簡単にヒートマップを作成することができた。ほかにもいくつかプラグインがあるようなので、時間があればいろいろと試してみたいと思う。