[Python] folium

folium

folum은 파이썬 라이브러리로 지도 데이터를 시각화하는데 아주 쉽게 도와줍니다
leaflet.js를 기반으로 만들어졌습니다. 지도에 마커를 표현하거나 범위를 나타내는 다양한 도형을 입력할 수 있습니다.

conda에 folium 설치하기

아나콘다 프롬프트를 켜고 다음의 명령을 입력합니다.

• conda install -c conda-forge foloium

folium 간단한 예제

우리가 현재 위치한 곳의 위도와 경도 정보입니다.
위도와 경도 각각을 latitude, longitude에 저장해봅시다.

# 플레이데이터 독산 위도, 경도
latitude, longitude = (37.468251, 126.886212)

해당 위도, 경도 정보를 바탕으로 지도에 표시해봅시다.
또 Marker를 달아 위치에 대한 정보에 '플레이데이터'라고 표기해봅시다.

m = folium.Map(location = [latitude, longitude],
               zoom_start = 17,
               width = 750,
               height = 500
               )
folium.Marker([latitude, longitude],
              popup = '플레이데이터',
              tooltip = '플레이데이터',).add_to(m)
m

위도 경도 검색하기

https://www.google.com/maps/

StackOverflow Annual Developer Survey 데이터로 시각화하기

choropleth는 데이터를 담고 있는 Pandas DataFrame/Series와 기하학 데이터를 담는 Geo/TopoJson을 바인딩하여 쉽게 시각화 표현할 수있도록 돕습니다.

import pandas as pd
import folium

survey_raw_df = pd.read_csv('C:/python/data/survey_results_public.csv', index_col = 'ResponseId')
countries_geojson = 'https://raw.githubusercontent.com/johan/world.geo.json/master/countries.geo.json' # 지역 폴리곤 표현 데이터(json)


m = folium.Map(location = [30,0], zoom_start = 2)

folium.Choropleth(
    geo_data = countries_geojson,
    data = country_counts_df,
    columns = ['Country', 'Count'],
    key_on = "feature.properties.name",  # JSON안에 얘를 기준으로 columns에 담은 값과 mapping하겠다.
    threshold_scale = [1, 30, 100, 300, 1_000, 3_000, 10_000, 14_000], # 색상에 대한 bins
    fill_color = "YlGn", # 컬러테마
    fill_opacity = 0.7, # 색상투명도
    line_opacity = 0.2, # 줄 투명도
    legend_name = "Respondents", # 범례이름
).add_to(m)

folium.LayerControl().add_to(m)

지도 결과 저장하기

해당 객체에 save() 메서드를 사용하면 저장할 수 있습니다.

m.save("Country.html")

해당 파일을 열면 우리가 실행 결과로 얻었던 지도의 모습을 웹 브라우저를 통해 확인할 수 있습니다.
이 html은 플라스크, 장고 등으로 웹서버에 업로드 할 수 있습니다.

서울시 행정구역에 대한 geojson

seoul_geojson="https://raw.githubusercontent.com/southkorea/seoul-maps/master/kostat/2013/json/seoul_municipalities_geo_simple.json"
m = folium.Map(
    location=[37.57, 126.99],
    zoom_start=11,
)
folium.Choropleth(
    geo_data=seoul_geojson,
    fill_color="#22AA44",
    fill_opacity=0.4,
    line_opacity=1,
).add_to(m)
m

folium doc

https://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html