Python_folium을 활용한 지도 시각화

 

 

 

 

 

In [1]:

# 기본 라이브러리
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.formula.api import ols
# 지도 시각화를 위한 라이브러리
import folium
import requests
import json

 

In [ ]:

# 서울 행정구역 web 사이트 연결
r = requests.get('https://raw.githubusercontent.com/vuski/admdongkor/master/ver20220401/HangJeongDong_ver20220401.geojson')
c = r.content
seoul_geo = json.loads(c)

 

In [ ]:

# 대한민국 시군구 단위 분류 (파일로 구분)
with open('C:/Users/90000527/Desktop/TL_SCCO_SIG.json', 'r' , encoding="UTF8") as f:

    kor_data = json.load(f)

print(json.dumps(kor_data) )

 

In [2]:

# 대한민국 시 단위 분류 (파일로 구분)
with open('C:/Users/90000527/Desktop/TL_SCCO_CTPRVN.json', 'r' , encoding="UTF8") as f:

    kor_data = json.load(f)

 

In [3]:

# 어떤 도시가 있는지 확인
geozips = []
for i in range(len(kor_data['features'])):
    geozips.append(kor_data['features'][i]['properties']['CTP_KOR_NM'])
    
geozips

 

Out[3]:

['강원도',
 '경기도',
 '경상남도',
 '경상북도',
 '광주광역시',
 '대구광역시',
 '대전광역시',
 '부산광역시',
 '서울특별시',
 '세종특별자치시',
 '울산광역시',
 '인천광역시',
 '전라남도',
 '전라북도',
 '제주특별자치도',
 '충청남도',
 '충청북도']

 

In [4]:

# 데이터 불러오기
data1= pd.read_csv('C:/Users/90000527/Desktop/data/data1.csv', encoding='cp949')
data1.head()

 

Out[4]:

	name	person	total	percent
0	경기도	2428355.0	13565000.0	0.1790
1	서울특별시	1453693.0	9509000.0	0.1529
2	경상남도	666006.0	3314000.0	0.2010
3	부산광역시	595755.0	3350000.0	0.1778
4	강원도	516749.0	1538000.0	0.3360

 

In [5]:

# 유니크한 code 이루어진 리스트 만들기
ziplist = list(data1['name'].unique())
ints = [item for item in ziplist]
ziplist

 

Out[5]:

['경기도',
 '서울특별시',
 '경상남도',
 '부산광역시',
 '강원도',
 '경상북도',
 '충청남도',
 '인천광역시',
 '전라남도',
 '전라북도',
 '충청북도',
 '대구광역시',
 '제주특별자치도',
 '대전광역시',
 '광주광역시',
 '울산광역시',
 '세종특별자치시',
 nan]

 

In [ ]:

# 지도에 칠해져야할 부분이 검은색으로 나올때 사용하는 코드
# remove codes not in our dataset

geozips = []
for i in range(len(kor_data['features'])):
    if int(kor_data['features'][i]['properties']['SIG_CD']) in ints: # 매칭 변수에 맞게 변환
        geozips.append(kor_data['features'][i])
        
# creating new JSON object
new_json = dict.fromkeys(['type','features'])
new_json['type'] = 'FeatureCollection'
new_json['features'] = geozips

# save JSON object as updated-file
open("updated-file.json", "w").write(
    json.dumps(new_json, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
)

 

In [6]:

# 도시별 위도 경도
# 대전 36.3545224, 127.3836025
# 서울 37.559819, 126.963895
# 합천 35.5665758,128.1657995

#bins = list(data1['percent'].quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])) # 1/4, 2/4, 3/4분위수별로 구간을 나누어 시각화

m = folium.Map(
    location=[36.5 , 127.3836025], # 중앙에 놓을 위도 경도 값
    zoom_start=6, # 줌-인, 줌-아웃
    #tiles='Stamen Toner' # Stamen Toner, cartodbpositron # 지도 종류
)

folium.GeoJson(
    kor_data,
).add_to(m)

m.choropleth(geo_data=kor_data,
             data=data1,
             columns=['name', 'person'],
             fill_color='PuRd', # 색상 변경도 가능하다 BuPu, YlOrRd, Blues, RdYlGn, RdPu, PuRd
             fill_opacity=0.7,
             #line_opacity=0.2,
             key_on='properties.CTP_KOR_NM',
             #Highlight= True,
             legend_name = "도시별 가입자 수",
             #bins=bins
            )


# Marker 생성 코드
folium.Marker([37.559819, 126.963895], icon = folium.Icon(color = 'red'),
              tooltip = ('<h4><b>서울특별시</h4></b><br>'
                            '<b> 가입자 수: </b> {num}명<br>' 
                             ).format(num = format(int(data1[data1['name']=='서울특별시']['person']),','))).add_to(m)



m

 

In [7]:

# HTML로 저장
m.save('C:/Users/90000527/Desktop/map1.html')

 

In [8]:

from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:80% !important;}</style>"))

 

 

 

결과 1

결과 2