csv파일을 이용해 해당 표시해서 지도화 import folium

In [3]:

import pandas as pd
import numpy as np
from konlpy.tag import Okt
from wordcloud import WordCloud
import seaborn as sns
import datetime
from PIL import Image
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
import folium

 

In [ ]:

#지도시각화 유형

 

 

Dot Dentity map 지도위에 데이터 분포 표현ㄴ¶

• Dot Dentity Map - 지도 위에 데이터 분포를 표현
• Choropleth Map(Field Map) - 지리적 영역 범위별 수치 데이터 값을 색으로 표현
• Symbol Map(Bubble Map) - 지도의 특정 지점에 해당하는 수치 값을 symbol의 크기로 표현
• Connection Map (Flow Map) - 지역 간 이동 경로를 표현하는 시각화 유형
• 구글에 검색하면 이미지로 한번에 볼수 있다
• 어떤 지도를 활용함에따라 시각적 분석효과를 극대화 할수 있다
• ec>구글 공기질 시각호 , 서울 건물 승인 허가 연도 데이터 시각화
• 여러 시점별로 데이터 변화를 한눈에 확인할수 있도록 나눠서 ,,,
• Folium 라이브러리
• 카카오 개발자 open api 지도

 

In [4]:

m= folium.Map(location= [36.5, 128.8],zoom_start=115)
m

 

Out[4]:

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

 

In [5]:

#행정구역  단위의 고령인구 데이터
df =pd.read_csv("older_population.csv")
print(df.info())
print(df.head())

 

 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 424 entries, 0 to 423
Data columns (total 5 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   구       424 non-null    object
 1   동       424 non-null    object
 2   인구      424 non-null    int64 
 3   남자      424 non-null    int64 
 4   여자      424 non-null    int64 
dtypes: int64(3), object(2)
memory usage: 16.7+ KB
None
     구    동     인구    남자     여자
0  종로구  사직동   9700  4375   5325
1  종로구  삼청동   3013  1443   1570
2  종로구  부암동  10525  5002   5523
3  종로구  평창동  18830  8817  10013
4  종로구  무악동   8745  4078   4667

 

In [6]:

df.head()

 

Out[6]:

	구	동	인구	남자	여자
0	종로구	사직동	9700	4375	5325
1	종로구	삼청동	3013	1443	1570
2	종로구	부암동	10525	5002	5523
3	종로구	평창동	18830	8817	10013
4	종로구	무악동	8745	4078	4667

 

In [7]:

#행정구역 단위 좌표 데이터
geo_data='TL_SCCO_CTPRVN.json'
geo_data

 

Out[7]:

'TL_SCCO_CTPRVN.json'

 

In [16]:

df = pd.read_csv('toilet_seoul.csv')
df = df[['고유번호', '위도', '경도']]



center = [37.541, 126.986]
m = folium.Map(location=center, zoom_start=10)

# 1000 개의 데이터만 그려냅니다.
for i in df.index[:1000]:
    folium.Circle(
        location = df.loc[i, ['위도', '경도']].values.tolist(),
        tooltip = df.loc[i, '고유번호'],
        radius = 100
    ).add_to(m)
m

 

Out[16]:

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

 

In [17]:

center = [37.541,126.986]  # 서울 중심 좌표
m = folium.Map(location=center, zoom_start=10)
folium.Circle(location=df.loc[0, ['위도', '경도']].values.tolist(),
              tooltip=df.loc[0, '고유번호'],
              radius=300).add_to(m)
m

 

Out[17]:

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

 

In [ ]: