はじめに

地図アプリを作成する時にJavaScriptのLeafletを使用することが多いですが、
Pythonでもライブラリがあります。
PythonだとFoliumが有名だと思いますが、
今回、LeafmapというPythonのライブラリを使って地図上にデータを可視化するコードを書いていきます

Leafmapの特徴

インタラクティブな地図の作成が容易
豊富なベースマップの選択
JupyterやGoogle Colaboratoryとの互換性

・Leafmap
https://leafmap.org/

Leafmapで作成したアプリのデモです

Leafmap vs Folium

FoliumもPythonでの地図可視化に人気のあるライブラリですが、Leafmapはより多くのベースマップの選択や、簡単なインターフェースを提供しています。
また、特定のデータセットに対する可視化機能もLeafmapの強みとなっています。

環境構築

pip install leafmap

地図を作成

make_map.py

import leafmap

m = leafmap.Map()
m.to_html('./map.html')

"python make_map.py"を実行するとローカルに地図が作成されると思います。
開いてみます

パラメータを何も設定していないため地図の中心がイギリスになっています。

center属性で日本の緯度・経度を設定すると、htmlを開いた時に日本が中心に表示されます。

m = leafmap.Map(center=(30, 135))

ベースマップを変更

m.add_basemap("OpenTopoMap")

XYZタイルレイヤーを追加

m.add_tile_layer(
    url="https://mt1.google.com/vt/lyrs=y&x={x}&y={y}&z={z}",
    name="Google Satellite",
    attribution="Google",
)

ヒートマップ

人口のヒートマップを作成します

in_csv = "https://raw.githubusercontent.com/opengeos/leafmap/master/examples/data/world_cities.csv"
m.add_heatmap(
    in_csv,
    latitude="latitude",
    longitude='longitude',
    value="pop_max",
    name="Heat map",
    radius=20,
)
colors = ['blue', 'lime', 'red']
vmin = 0
vmax = 10000
m.add_colorbar(colors=colors, vmin=vmin, vmax=vmax)
m.add_title("World Population Heat Map", font_size="20px", align="center")

おわりに

geojsonファイルを読み込んだデータを地図に可視化することも可能なので、
Foliumと同様にgeopandasでread_fileしたDataFrameをLeafmapの関数のパラメータに設定すると地図上にラスター/ベクターデータとして出力可能です。
GISに興味のあるエンジニアの方でも非エンジニアの方でもやってみてください！

備考

・Leaflet
https://leafletjs.com/

・Folium
https://python-visualization.github.io/folium/latest/

一部の画像は下記より引用させていただいています
https://leafmap.org/notebooks/00_key_features/#set-control-visibility

データはLeafmapのGitHubにあるデータを使用することにします
https://github.com/opengeos/leafmap/tree/master/examples/data