[Pandas / 시각화] 판다스 folium - map, marker, Choropleth

📍 FOLIUM 패키지

: 지도 이용해 data 시각화 하는 도구

In [1]:

# !pip install folium
import folium
import pandas as pd

 

✅ 지도 생성

: folium.Map(location=[x, y], zoom_start=n)

• zoom_start : 확대비율

In [2]:

map_osm = folium.Map(location=[45.5236,-122.6750], zoom_start=13)
map_osm

 

Out[2]:

 

 

✔️ 마커설정

 

1. 마커 생성
   • folium.Marker([x, y], popup='popup', icon=folium.Icon(color='color', icon='icon'))
2. 마커 생성 후 부착 하는 코드
   • folium.Marker().add_to()

In [3]:

map_1 = folium.Map(location=[45.275, -121.7000], zoom_start=11)
folium.Marker([45.3311, -121.7113], popup='Location 1', icon=folium.Icon(color='red')).add_to(map_1)
folium.Marker([45.3300, -121.6823], popup='Location 2', icon=folium.Icon(color='green', icon='info-sign')).add_to(map_1)
folium.Marker([45.3288, -121.6625], popup='Location 3', icon=folium.Icon(icon='cloud')).add_to(map_1)
map_1

 

Out[3]:

 

 

✅ 단계 구분도

• 데이터를 지도 그림에 반영시켜서 전달하는 그래프
• folium.Choropleth().add_to(map)
  • geo_data = 지도 파일
  • data : 지도에 표현되어야 할 값
  • columns = [key로 사용할 data, 실제 data]
  • key_on : feature.(json에서 나타나는 키 필드명)

 

✔️ 미국의 주별 실업률 시각화

In [4]:

state_unemp_data=pd.read_csv('02. folium_US_Unemployment_Oct2012.csv')
state_unemp_data.head()

 

Out[4]:

 

In [5]:

state_geo='02. folium_us-states.json'

map = folium.Map(location=[40,-98], zoom_start=3)
folium.Choropleth(geo_data=state_geo,
               data=state_unemp_data,
               columns=['State','Unemployment'],
               key_on = 'feature.id',
               fill_color='YlGn',
               legend_name='Unemployment Rate(%)').add_to(map)
map

 

Out[5]:

 

 

✔️ 서울 구별 CCTV현황 시각화

In [6]:

f_test=pd.read_csv('cctv_result.csv', encoding='utf-8', index_col='구별')
f_test.head()

 

Out[6]:

 

In [7]:

import json
map=folium.Map(location=[37.5502,126.982], zoom_start=11)
geo_path='02. skorea_municipalities_geo_simple.json'
geo_str=json.load(open(geo_path, encoding='utf-8'))

folium.Choropleth(geo_data=geo_str,
               data=f_test,
               columns=[f_test.index, '소계'],
               key_on = 'feature.id',
               fill_color='PuRd',
               legend_name='CCTV 현황').add_to(map)
map

 

Out[7]: