科学の箱

科学・IT・登山の話題

Python

pythonで地理情報を取り扱う

投稿日:2018年4月3日 更新日:

pythonでデータ分析をして地理情報に表示したいときに使うパッケージはplotlyである。

plotlyのchropleth map(階級区分図)を利用する。

plotlyについてはこちらでサンプルコードが紹介されている。

https://plot.ly/python/choropleth-maps/#world-choropleth-map

またkaggleに記載されている下記の記事はTMDBと組み合わせて世界における映画の本数をプロットしている

https://www.kaggle.com/fabiendaniel/choropleth-map-with-plotly

日本の地図を表示したいので、関係そうなパラメータであるlocationmodeとscopeをいじってみたがうまくいかなかった。


data = dict(type='choropleth',
colorscale = 'YIOrRd',
locations = df['code'],
z = df['total exports'],
locationmode = 'USA-states',
text = df['text'],
marker = dict(line = dict(color = 'rgb(255,255,255)',width = 2)),
colorbar = {'title':"Millions USD"}
)

 

plotlyについては下記のリンクを参照する

https://plot.ly/python/reference/#choropleth

 

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-Python
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

kaggle Titanic Tutorial – 4

名前から取得できるタイトルを分析に利用してみる。 タイトルは末尾に”.”がついているのでこれを利用して切り出す。 def get_title(name): if ‘.’ in …

no image

automated the boring – day9

https://automatetheboringstuff.com/chapter17/ >>> from PIL import Image &gt …

no image

kaggle Titanic Tutorial – 11

kaggleで人気があるlightGBMをつかってみる。   インストール pip install lightgbm 特に問題がなく終了。 コード、関係するところだけ記載。 split_be …

no image

automated the boring – day4

本日からOS操作。面倒くさいことを自動化するのであればOSコマンドは避けては通れない。 pythonではすでにosパッケージが用意されているので、これを利用すればコードとしてはそれほどはややこしくない …

no image

dataframe形式で便利なのはいろいろなメソッドが用意されているから

dataframeにすることのメリットは何かといわれると、dataframeにしたとたんに様々な処理をメソッドで実行できるからである。 例えば値がNaNになっていると、処理を進めるうえでいろいろな問題 …

2018年4月
« 3月   5月 »
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー