geopandas, folium을 통하여 지도 시각화하기(1)

결과물

---

먼저 아래 게시물들을 보고 오시면 좋을 것 같습니다!

코랩(colab)에 활용할 파일 업로드 하는 법

SHP파일 GeoJSON 파일로 변경하는법

 

folium(포리움), DivIcon 활용하여 지도에 데이터,텍스트 표시

 

---

참고 블로그

Python Folium을 사용해서, 대한민국 법정동 경계선 시각화해보기

---

활용 데이터

활용데이터.zip

---

전체 코드

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import folium
from folium.features import DivIcon

df_gu= gpd.read_file('/content/sig.json')
df_bdong = gpd.read_file('/content/emd.json')
cc = pd.read_table('/cc.csv', sep=',')
tt = pd.read_table('/tt.csv', sep=',')

result_df = pd.merge(df_gu, df_bdong, left_on=df_gu['SIG_CD'], right_on=df_bdong['EMD_CD'].str[:5], how='left')

gdf_test = result_df[result_df['SIG_KOR_NM'].isin(['광진구'])].reset_index(drop=True)

m = folium.Map(location=[37.54672073122991, 127.08580934446613], zoom_start=13.5)

# 시각화 할 경계선 색상 지정
colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'darkred', 'darkblue']

# FeatureGroup 사전 생성
layer_dict = {}

# 각 경계선을 지도에 추가
for idx, row in gdf_test.iterrows():

    dong_name = row['EMD_KOR_NM']
    polygon_wkt = row['geometry_y']

    if dong_name in layer_dict:
        layer = layer_dict[dong_name]
    else:
        # 해당 구이름에 대한 FeatureGroup가 없으면 새로 생성
        layer = folium.FeatureGroup(name=dong_name,show=True)
        layer_dict[dong_name] = layer
        layer.add_to(m)

    color = colors[len(layer_dict) % len(colors)]

    t1 = folium.GeoJson(polygon_wkt,
                       style_function=lambda feature, color=color: {
                           'fillColor': color, #채우기 색상
                           'fillOpacity': 0.5, #채우기 투명도
                           'color': color, # 테두리 색상
                           'weight': 2, #테두리 두께
                           'opacity': 1  # 테두리 투명도
                       },
                       tooltip=f'법정동: {dong_name}')

    t1.add_to(layer)

for n in cc.index:
    lat1, lon1 = cc.loc[n, 'latitude1'], cc.loc[n, 'longitude1']
    price1 = cc.loc[n, 'price1']
    dong = cc.loc[n, 'dong']  # 이름 데이터

    # 이름과 가격을 표시하는 DivIcon 추가, 스타일 변경
    folium.Marker(
        [lat1, lon1],
        icon=DivIcon(
            icon_size=(90, 50),
            icon_anchor=(25, 25),
            html=f'''
                <div style="font-size: 10pt; font-weight: bold; color: white;
                            background: red; padding: 5px; border-radius: 5px;
                            text-align: center;">
                    {dong}<br>{price1}
                </div>
            ''',
        )
    ).add_to(m)

for n in tt.index:
    lat2, lon2 = tt.loc[n, 'llatitude2'], tt.loc[n, 'longitude2']
    price2 = tt.loc[n, 'price2']
    name = tt.loc[n, 'name']  # 이름 데이터

    # 이름과 가격을 표시하는 DivIcon 추가, 스타일 변경
    folium.Marker(
        [lat2, lon2],
        icon=DivIcon(
            icon_size=(110, 50),
            icon_anchor=(50, 25),
            html=f'''
                <div style="font-size: 10pt; font-weight: bold; color: white;
                            background: navy; padding: 5px; border-radius: 5px;
                            text-align: center;">
                    {name}<br>{price2}
                </div>
            ''',
        )
    ).add_to(m)

# folium.LayerControl 추가한 뒤, 지도 표시
folium.LayerControl(collapsed=False).add_to(m)
folium.LatLngPopup().add_to(m)

# html파일로 저장
m.save("법정동시각화_231210.html")
m

 

51번째 줄 코드부터 91번째 줄 코드 설명은 아래 블로그 글을 참고해주세요!

folium(포리움), DivIcon 활용하여 지도에 데이터,텍스트 표시

---

---

사용할 라이브러리 파일 가져오기!

import geopandas as gpd
# gepandas 라이브러리를 가져오고 gpd라고 할거야!

import pandas as pd
# pandas 라이브러리를 가져오고 pd라고 할거야!

import folium
# folium 라이브러리를 가져올거야!

from folium.features import DivIcon
# folium.features 패키지에서 DivIcon 모듈을 가져올거야


df_gu= gpd.read_file('/content/sig.json')
# sig.json 파일을 geopandas 데이터프레임 형식으로 가져와서 "df_gu"라고 할거야.

df_bdong = gpd.read_file('/content/emd.json')
# emd.json 파일을 geopandas 데이터프레임 형식으로 가져와서 "df_bdong"라고 할거야.

cc = pd.read_table('/cc.csv', sep=',')
# cc.csv 파일을 pandas 데이터프레임 형식으로 가져와서 "cc"라고 할거야.

tt = pd.read_table('/tt.csv', sep=',')
# tt.csv 파일을 pandas 데이터프레임 형식으로 가져와서 "tt"라고 할거야.

---

각각의 데이터 프레임들을 뽑아보고 데이터 모습과 타입을 확인해보겠습니다.

df_gu.head()
# df_gu 상위 5개 열을 확인해보자!

 

출력 결과

---

type(df_gu)
# df_gu의 타입을 확인해보자!

 

출력 결과

---

 

df_bdong.head()
# df_bdong 상위 5개 열을 확인해보자!

출력 결과

---

type(df_bdong)
# df_bdong의 타입을 확인해보자!

출력 결과

---

cc.head()
# cc의 상위 5개 열을 확인해보자!

출력 결과

---

type(cc)
# cc의 타입을 확인해보자!

출력 결과

---

tt.head()
# tt의 상위 5개 열을 확인해보자!

출력 결과

---

type(tt)
# tt의 타입을 확인해보자!

출력 결과

---

 

다음 글에 이어서 진행하겠습니다!

---

geopandas, folium을 통하여 지도 시각화하기(2)