愛知県の電車+徒歩でいける範囲まとめ

#なんで作ろうと思ったか
東山線の名古屋駅・伏見駅間に新駅(柳橋新駅)を作るとか作らないという話を名古屋市がしてるので、新駅がないとあの辺をぶらぶら歩くのがしんどいのかどうかを検証してみました。

あと、高辻のあたりって徒歩で移動すると死ぬよねー、とか、豊明市とみよし市の境あたりって鉄道全然ないから、桜通線伸ばして三河豊田まで到達させるとハッピーな人多いんじゃないかな? みたいのも示そうかと思いました。(収益性についての話はさておき)

#実行環境

• macOS 10.14.2

• Anaconda 1.9.4 でjupyter notebokを起動。

• あと、foliumはAnacondaで初期インストールされてなかったので、pip3 install foliumでインストールしてます

• 地図データはhttp://www.ekidata.jp/のデータを利用。再配布OKと規約に書いてあるので、githubにそのまま載せてます。
  使いたい場合は、[https://github.com/takinou/station_sim/blob/master/datas/ekidata.jp/station20180330free.csv]から落としてください。

#その他前提

• 半径800mを駅から歩ける距離として採用。不動産会社としては、徒歩10分 = 800mらしいので。

• 愛知県に所在する駅データだけを元にしてるので、岐阜・三重・静岡の駅は乗ってません。

#コード

import folium
import pandas as pd

#駅からの距離を設定
RADIUS=800

#名古屋市の全体を表示してみる
mp_Nagoya = folium.Map(location=[35.14, 136.9064], zoom_start=12)
mp_Nagoya

#愛知県も作る
mp_Aichi = folium.Map(location=[35.0, 137.25], zoom_start=10)
mp_Aichi

df_free = pd.read_csv("./datas/ekidata.jp/station20180330free.csv")

#愛知県だけのデータに絞る
df_free=df_free[df_free['pref_cd']==23]

#駅からの半径で色ぬり
#ちなみに、Circleだとm単位、makeCircleだとpixel単位で色ぬりするらしい。
for i,row in df_free.iterrows():
    folium.Circle(
            [row['lat'], row['lon']],
            radius=RADIUS,
            popup=row['station_name'],
            color='#3186cc',
            fill_color='#3186cc',
    ).add_to(mp_Nagoya)
    
    folium.Circle(
            [row['lat'], row['lon']],
            radius=RADIUS,
            popup=row['station_name'],
            color='#3186cc',
            fill_color='#3186cc',
    ).add_to(mp_Aichi)

mp_Nagoya
mp_Aichi

#結果
こんな感じ

柳橋駅(の候補地)

一応、徒歩圏内に入っているけれど、名鉄名古屋駅・近鉄名古屋駅・JR名古屋駅・地下鉄名古屋駅・地下鉄丸の内駅・地下鉄伏見駅からみて円の縁にギリギリかかっているかどうかという感じなので、アクセスが悪いといえば悪いかもしれない。

でも国際センター駅から徒歩5分くらいのエリアに含まれてるので、やっぱ問題ない気はする。ほらわがまま言わず桜通線使いなさいよ桜通線。

#####名古屋全体
地下鉄のおかげもあってだいたいのエリアが徒歩圏内に収まっているけれど、中川運河のあたりと高辻のあたりは、車がないとしんどい。
庄内川の沿線もしんどい。
あと、市東部のあたりもところどころおっきな空白地帯があるのでしんどそう。

#####愛知県全体
東三河は車がないと生きていけない。。。

あと、やっぱみよし市と豊明市のあたりがすっぽり空白。名古屋市近郊エリアなのにここだけ線路網が薄い。市内でも人口多いエリアなのに。。。
桜通線を三河豊田駅まで伸ばしてくれると嬉しい。

#参考にしたところ
[https://ohke.hateblo.jp/entry/2018/03/02/230000:title]

[https://qiita.com/nanakenashi/items/824c0cb16860ca59a424:title]