どのような結果となったか

とりあえず，全てマッピングしてみた結果

死亡事故のみをマッピングしてみた結果

利用したデータ

以下からダウンロード．
https://www.open-governmentdata.org/fukuoka-pref/#topPage
https://ckan.open-governmentdata.org/dataset/401000_koutsuujiko2018

準備・マッピング

※交通事故ではあまりにも多かったので，今回は死亡事故のみを対象にしました．
Google Driveにダウンロードしたexcelファイルをcsvファイルに変換して保存する．

Google Driveにマウントする．

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

simplekmlをインストールする．

pip install simplekml

csvファイルがあるディレクトリに移動する．

%cd /content/drive/[csvファイルの所在]

importするもの

import simplekml
import pandas as pd

csvファイルを読み込む．

data = pd.read_csv("h30.1-12.csv")

この2行を一つにできると思いますが，これしか思いつかなかった．

temp = data[data['死者数'] > 0]
temp2 = temp[['発生場所経度', '発生場所緯度']]
print(temp2) #確認

           発生場所経度     発生場所緯度
238    130.544670  33.245694
403    130.448324  33.523743
726    130.484980  33.689822
1074   130.848454  33.609312

緯度経度情報をリストへ

longitude_latitude_list = temp2.values.tolist()

kmlファイルを作成する．

kml = simplekml.Kml()
for d in longitude_latitude_list:
  kml.newpoint(coords=[(d[0], d[1] )])  # 経度，緯度
kml.save("fukuoka_deadly_accident.kml")

結果

最初に示した結果と同じです．
なんとなく北部が多い気がしますね．

実際に，どのような場所で起きているのか？

交差点が多いかと思いましたが，見通しの良い直線道路も多く含まれていることが見てわかります．
福岡県民ではないので，詳しい周辺の状況はわかりませんが，このような場所には交通事故を予防する工夫が必要かもしれません．
最後に，データ提供者である福岡県に感謝いたします．

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