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[Python] 都道府県における回線品質のマッピング

Last updated at 2023-07-06Posted at 2023-07-04

1. はじめに

山間部に行くとキャリアによってスマホが繋がりにくくなったり、都市部でも回線によってはオンラインゲームに支障が出るほどラグがあったり...といった話をよく聞きます。回線品質の地域分布が気になったので、実際に調べてみました。

2. 回線速度とPingを集める

こちらのサイトからデータを集めました。
スクレイピングはBeautifulSoupを用いました。取得するデータを絞る、time.sleepに余裕を持たせるなどしてサーバに負荷をかけないようにお願いします。

集めたデータを整形し、このような表を得ました。時刻、戸建or集合住宅、プロバイダ、有線or無線などの情報もありますが、スペースの関係で割愛します。

Date	Pref	City	Jitter	Ping	Download	Upload
2023年07月01日	神奈川県	茅ヶ崎市	1.33	8.0	1372.42	867.58
2023年07月01日	宮城県	仙台市太白区	11.66	15.7	74.61	96.74
2023年07月01日	京都府	京都市伏見区	2.13	16.3	238.18	666.09
...

ただし、JitterとPingの単位はms、DownloadとUploadはMbpsです。
このデータを可視化していきます。

3. 可視化

3.1. ライブラリ

地図データを扱う上で、もっともシンプルであろうGeopandasを採用しました。その他にも、インタラクティブな地図を作れるfoliumや、海外線、陸地、政治的境界線などの様々な特徴を表示可能なCartopyなどのライブラリがあります。

3.2 地図情報

地図情報は国土交通省の下記サイトから拝借しました。

必要に応じて全国か都道府県のデータをダウンロードしてください。今回は埼玉県と東京都のデータを使いたいので、
N03-20230101_11_GML.zip (埼玉県)
N03-20230101_13_GML.zip (東京都)
をダウンロードします。
圧縮ファイルを解凍すると、*.geojsonという地理空間データがあるのでこれを使います。

埼玉の場合を例にとり、中身を確認してみます。pathは自身の環境に合わせて適当に設定してください。

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

#読み込み
geo_saitama = gpd.read_file(f"{path}/N03-23_11_230101.geojson", encoding="SHIFT-JIS")
#中身確認
geo_saitama.head() # (81,6)

N03_001	N03_002	N03_003	N03_004	N03_007	geometry
埼玉県	NaN	さいたま市	さいたま市西区	11101	POLYGON ((139.54776 35.93420, 139.54720 35.934...
埼玉県	NaN	さいたま市	さいたま市西区	11101	POLYGON ((139.54776 35.93420, 139.54720 35.934...
埼玉県	NaN	さいたま市	さいたま市北区	11102	POLYGON ((139.61753 35.96486, 139.61798 35.964...
...