[Data Visualization] folium으로 지도에 데이터 시각화하기

 

 

 

 

 

위도, 경도와 같은 지리 정보를 가지고 있는 데이터는 아래처럼 scatter plot 을 이용하기도 합니다.

하지만 지도 위에 표시해서 위치 정보에 대해서 자세히 알아보고 싶을 때가 있습니다 .

이럴 때 folium을 이용해서 지도 위에 정보를 표시해볼 수 있습니다. 

 

 

 

 

 

 

folium을 이용해 지도 위에 데이터를 표시하기 위해 위도, 경도 데이터가 필요해서

서울 열린데이터 광장에서 서울시 나눔카 거점리스트 정보 데이터를 다운받아 사용해보았습니다. 

 

 

 

http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-13544/S/1/datasetView.do

서울시 나눔카 거점리스트 정보

 

 

 

 

 

pandas를 이용해서 데이터를 불러오겠습니다. 

 

import pandas as pd

df = pd.read_csv('서울시 나눔카 거점리스트 정보.csv', encoding = 'cp949')
df

 

 

 

 

 

데이터를 살펴보니 중복 데이터가 있어서 중복 데이터를 제거해주었고, 

전체 데이터를 사용해 마커로 표시하기에는 양이 많아 마포구 데이터만 분리해서 사용해 주었습니다. 

 

# 중복 제거
df.drop_duplicates(ignore_index = True, inplace = True)  # 인덱스 재정렬:ignore_index = True 

# 지역구 칼럼 추가
df['지역구'] = df.주소.apply(lambda x: x[3:6])

# 마포구 데이터 
mapo = df[df.지역구 == '마포구']
mapo

 

 

 

 

folium 라이브러리를 불러와주고, 먼저 지도를 생성해 준 다음 지도에 위도, 경도 데이터를 마커로 추가해 주었습니다. 

지도의 중앙값, 즉 지도의 중앙 지점으로 location을 마포구 데이터의 위도, 경도 평균으로 설정해 주었고, 

처음 지도가 생성되었을 때 줌의 정도는 zoom_start로 필요에 따라서 설정해 주시면 되는데 이번에는 14로 설정해 주었습니다. 

숫자가 클수록 줌인이 되어 좁은 지역을 확대해 보여주고, 숫자가 작을수록 줌아웃이 되어 한 번에 넓은 지역을 지도에 보여줍니다. 

 

folium은 인터랙티브 하게 이용할 수 있는데 줌인 줌아웃뿐만 아니라

tooltip에 feature를 지정해 주면 마커에 마우스를 가져다 대었을 때 지정해 준 feature에 해당하는 상세정보를 확인할 수 있습니다. 

 

import folium
from folium import Marker

# 지도 생성 - 지도 중앙값 mapo 데이터 위도, 경도의 평균으로 설정
map = folium.Map(location=[mapo['위도'].mean(), mapo['경도'].mean()], zoom_start = 14)

# 지도에 마커 추가
# 마커에 전기차 여부 상세정보 추가
for idx, row in mapo.iterrows():
    Marker([row['위도'], row['경도']], tooltip=row['전기차 여부 TO: 혼합차량 EV: 전기차 GA: 가솔린차']).add_to(map)

map

 

 

 

 

 

Marker외에도 folium을 이용해서

지도상에 색으로 데이터 수치의 정도를 표현하는 Choropleth Map, 원으로 데이터를 표시하는 Circle 등 다양한 시각화를 할 수 있습니다.