Python - folium 사용 지도데이터

# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas as pd

import folium

import webbrowser

import json

gasan_map =folium.Map(location =[37.468,126.886],zoom_start=30)

gasan_map.save('folium_kr.html')

#webbrowser.open_new("folium_kr.html")

'''

Map함수에 tiles 옵션을 적용하면 지도에 적용하는 스타일을 변경하여 지정가능

Stamen Terrain 맵과 Stamen Toner 맵 스타일 비교

-서울 지도 만들기

'''

seoul_map2= folium.Map(location=[37.55,126.98],tiles='Stamen Terrain',zoom_start=12)

seoul_map3= folium.Map(location=[37.55,126.98],tiles='Stamen Toner',zoom_start=15)

seoul_map2.save('seoul_map2.html')

seoul_map3.save('seoul_map3.html')

# webbrowser.open_new("seoul_map2.html")

# webbrowser.open_new("seoul_map3.html")

''''''

#대학교 리스트를 데이터 프레임 변환

# df = pd.read_excel("./서울지역 대학교 위치.xlsx")

# #서울 지도 만들기

# seoul_map = folium.Map(location=[37.55,126.98],tiles='Stamen Terrain',zoom_start=12)

# #컬럼이 없으니까 열 추가

# df.columns = ['index', '위도', '경도']

# #대학교 위치정보를 Marker로 표시

# #인덱스열로 지정 하기

# df.set_index('index',inplace=True)

# for name, lat, lng in zip(df.index, df.위도, df.경도):

#     folium.CircleMarker([lat, lng],

#                         radius =10, #원의 반지름

#                         color='brown',#원의 둘레 색상

#                         fill=True,

#                         fill_color='coral',

#                         fill_opacity=0.7, #투명도

#                         popup=name).add_to(seoul_map)

'''지도 영역에 단계 구분도

-행정구역과 같이 지도 상의 어떤 경계에 둘러싸인 영역에 색을 칠하거나 음영등으로 정보를 나타내는 시각화 방법

-전달하려는 정보의 값이 커지면 영역에 칠해진 색이나 음영이 진해진다

'''

#경기도 인구변화 데이터를 불러와서 데이터프레임 df로 변환, 경기도인구데이터.xlsx

df = pd.read_excel("C:/Users/Hoon/Desktop/엔코아 파이썬/데이터 시각화/경기도인구데이터.xlsx")

df.set_index('구분',inplace=True)

df.columns=df.columns.map(str)

#경기도 지도 만들기

g_map = folium.Map(location=[37.5502,126.982],tiles='Stamen Terrain', zoom_start=8)

#지도 경계 딕셔너리 데이터

json_path = './경기도행정구역경계.json'

gy_data = json.load(open(json_path, encoding='utf-8'))

folium.Choropleth(geo_data=gy_data).add_to(g_map)

df_json = pd.read_json(json_path)

dt1 = df_json.iloc[0,1]

print(len(df_json['features'][0]['geometry']['coordinates'][0]))

#feature > properties > 'name' : 양평군

#feature > geometry > coordinates : 좌표값들

#자동으로 folium.Choropleth(geo_data=gy_data).add_to(g_map)  에서 작업

#2017년의 인구 분포 저장

year = '2017'

# Choropleth 클래스로 단계구분도 표시하기

folium.Choropleth(geo_data=gy_data,

                    data = df[year], #표시하려는 데이터

                    columns=[df.index,df[year]], #열 지정

                    fill_color='PuRd',

                    bins=[10000,100000,300000,500000,700000], #오른쪽 상단 바 지정

                    key_on='feature.properties.name').add_to(g_map)

#지도를 HTML로 저장하기

g_map.save('./g_map'+year+'.html')

webbrowser.open_new('g_map2017.html')

# seoul_map.save('./seoul_colleges.html')

# webbrowser.open_new("seoul_colleges.html")