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第6章 コロプレス図

1　コロプレス図

区域毎に色分けした図のことをコロプレス図という。japanmapで日本地図のコロプレス図を表示できたが、foliumでもです。

ここでは熊本県の市町村を色分けして表示します。区域を示したデータはGeoJsonファイルといい、国土交通省の国土数値情報ダウンロードサイトからダウンロード可能です。「行政区域（ポリゴン）」より熊本のデータがダウンロードできます（N03-21_43_210101.geojson）。

※なお、このファイルは文字コードがUTF-8のため、Windowsの場合、シフトJISに変換しておきます（WindowsでのPythonの標準文字コードがシフトJISのため）

これをfolium.Choroplethのgeo_dataに指定するだけです。

import folium

map = folium.Map(location=[32.8032, 130.7080],zoom_start = 10) 

# GeoJsonファイルを指定し、コロプレス図を作成
ch = folium.Choropleth(geo_data='N03-21_43_210101.geojson')
ch.add_to(map)

map

2　データの反映

データを元にコロプレス図を色分けしてみます。

サンプルデータとして熊本県の市区町村別人口(kumamoto_pop.csv)を使用します。（住民基本台帳に基づく人口、人口動態及び世帯数調査より作成）。

まず、DataFrameにデータを読み込みます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("kumamoto_pop.csv")
df

次に、データとGeoJsonを対応させるキーを決めます。つまり、どのデータがどの区域に該当するかを決めるキーです。

通常は市区町村名で良いのですが、今回のデータの場合、GeoJsonと人口データで同一の名称のものがありません（例えば、GeoJsonではN03_003に「玉名郡」、N03_004に「南関町」と分かれていますが、人口データは「玉名郡南関町」と１つになっています）。そこで、団体コード（GeoJsonではN03_007）を利用します。

Choropleth関数の引数は以下のように指定します。

  • data：DataFrame
  • columns：DataFrame側の[キーとなる列名, 値となる列名]
  • key_on：GeoJson側のキーとなる名前
  • fill_color：色（ここを参照）
map = folium.Map(location=[32.8032, 130.7080],zoom_start = 10) 

ch = folium.Choropleth(geo_data='N03-21_43_210101.geojson', 
                data=df,
                columns=['団体コード', '計'],
                key_on='feature.properties.N03_007',
                fill_color='OrRd' )
ch.add_to(map)

map

key_onはJSONファイルの以下を見て判断します。

"features": [
{ "type": "Feature", "properties": { "N03_001": "熊本県", "N03_002": null, "N03_003": "熊本市", "N03_004": "熊本市中央区", "N03_007": "43101" },

※featuresの配列に値が入っているので、配列の１要素ということで feature となる（sが無い）。feature.properties.N03_007 とはfeatures配列の一要素内の properties 内の N03_007 となる。

3　色の指定

Choropleth関数の引数 fill_opacityで塗りつぶしの透明度、line_colorで線の色、line_opacityで色の透明度を指定できます。

map = folium.Map(location=[32.8032, 130.7080],zoom_start = 10) 

ch = folium.Choropleth(geo_data='N03-21_43_210101.geojson', 
                data=df,
                columns=['団体コード', '計'],
                key_on='feature.properties.N03_007',
                fill_opacity=0.7, 
                line_opacity=0.2,
                line_color='red',                
                fill_color='OrRd' )
ch.add_to(map)

map

もし、欠損がある地域がある場合、その色をnan_fill_color="#888888" のようにして指定できます。