地理データの視覚化は、地理データと他のデータの間の複雑なパターンと関係を理解できるようにする強力なツールです。 情報に基づいた意思決定を行い、よりアクセスしやすく魅力的な方法でデータを提示するのに役立ちます。 この記事では、現在利用可能な最も汎用性の高いプログラミング言語の XNUMX つである Python を使用して地理データの視覚化を実現する方法について詳しく説明します。 この分野の一般的な問題を解決するために使用されるさまざまなライブラリ、関数、テクニックを検討し、構築するための強固な基盤を確保します。
Python での地理データ視覚化の紹介
Python は、地理データの視覚化のために特別に設計されたライブラリをいくつか提供します。 最も人気のあるものには次のようなものがあります。 ジオパンダ, フォリウム, プロット。 各ライブラリは独自の目的を果たし、地理データに関連する強力で対話型のマップ、チャート、プロットを作成するために使用できる機能を提供します。 Python の開発者および専門家として、効率的でユーザーフレンドリーな地理データの視覚化を作成するには、これらのライブラリ、その機能、およびその制限を理解することが不可欠です。
- ジオパンダ は Pandas 上に構築されたライブラリであり、地理空間データを処理するために明示的に設計されています。 さまざまなデータ形式の読み取りと書き込み、地理空間操作の実行が可能で、データ視覚化のために Matplotlib などの他の Python ライブラリと簡単に統合できます。
- フォリウム は、Leaflet JavaScript ライブラリを使用してインタラクティブなマップを生成するライブラリであり、インタラクティブなコロプレス マップやヒートマップに適しています。 さまざまなレイヤー (マーカー、ポップアップなど) を含むマップを作成するためのシンプルなインターフェイスが提供されており、複雑なマップを作成したい非専門家にとって理想的な選択肢となっています。
- プロット は、インタラクティブで出版可能なグラフ、チャート、マップを作成するための強力で多用途のライブラリです。 Plotly Express は、これらのビジュアライゼーションを迅速に作成するための高レベルのインターフェイスですが、より複雑な `graph_objects` API を使用すると、ビジュアライゼーションのあらゆる詳細をカスタマイズできます。
問題の解決策: Python を使用した地理データの視覚化
さまざまな国の人口密度の分布を視覚化するという一般的なシナリオを考えてみましょう。 GeoJSON 形式の地理的境界と CSV 形式の人口密度を含むデータセットを使用します。 まず、このデータを読み取り、処理し、結合する必要があります。 次に、コロプレス マップを作成して、適切なカラー スケールで密度を視覚化します。
1. データの読み取りと処理
まず、地理データには GeoPandas を使用し、人口密度には Pandas を使用してデータを読み取ります。 次に、共通キー (国コードなど) に基づいてこれら XNUMX つのデータフレームを結合します。
import geopandas as gpd
import pandas as pd
# Read the GeoJSON file
world_map = gpd.read_file("world_map.geojson")
# Read the CSV file with population densities
density_data = pd.read_csv("population_density.csv")
# Merge the dataframes based on the common key (country code)
merged_data = world_map.merge(density_data, on="country_code")
2. コロプレスマップの作成
GeoPandas と Matplotlib を使用すると、人口密度をカラー スケールで表示するコロプレス マップを作成できます。
import matplotlib.pyplot as plt # Create a choropleth map using population density data fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6)) merged_data.plot(column="population_density", cmap="Blues", linewidth=0.8, ax=ax) plt.show()
Python コードのステップごとの説明
解決策がわかったので、コードを段階的に見て各部分を理解しましょう。 まず、必要なライブラリをインポートします。
import geopandas as gpd import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
次に、GeoPandas を使用して GeoJSON ファイルを読み取り、Pandas を使用して CSV ファイルを読み取ります。
world_map = gpd.read_file("world_map.geojson")
density_data = pd.read_csv("population_density.csv")
その後、共通キー (この場合は国コード) によってデータフレームを結合します。
merged_data = world_map.merge(density_data, on="country_code")
最後に、GeoPandas と Matplotlib を使用してコロプレス マップを作成し、視覚化する列 (人口密度) とカラー マップ (ブルー) を指定します。
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6)) merged_data.plot(column="population_density", cmap="Blues", linewidth=0.8, ax=ax) plt.show()
これで、Python での地理データ視覚化の探索は終了です。 さまざまなライブラリについて説明しました。 ジオパンダ, フォリウム, プロット、および強力でインタラクティブな地理データの視覚化を作成する機能。 この知識があれば、複雑な地理データ視覚化タスクに取り組み、より効果的なソリューションを開発するための準備が整います。
