부산 평균 집값을 파이썬 folium으로 시각화 하기

busan.csv

0.00MB

busan_gu.json

0.03MB

본 포스팅은

1. SHP 파일에서 대한민국 geojson 파일을 얻는 방법
2. 얻은 파일에서 부산 지역을 추출
3. 부산 평균 집값(2018년 12월 기준)이 높은 순으로 파이썬 folium으로 시각화

에 대한 것이다. 

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SHP 파일에서 대한민국 geojson 파일을 얻는 방법

• https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=kcchang61&logNo=221350672356

Folium을 이용한 데이타 시각화

해당 블로그에 자세히 쓰여있다. 

이것보다 자세히 적을 자신이 없다..;;; 

필자는 시군구 파일을 다운 받았다. 그 후 http://mapshaper.org/에서 simplify 5% 로 설정하여 geojson 파일을 얻었다.  

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얻은 파일에서 부산 지역을 추출

부산에 있는 16개 구에 대한 부분을 출하여 정리한 것이 아래와 같은 파일이다. 

일부 섬이 포함되어 있는 곳은 편의를 위하여 삭제 하였다.

부산 geojson을 일부 캡처한 모습

정리한 파일은 첨부하였으니 필요하신 분들은 다운을 받아서 사용할 것을 권한다. 

파일을 보면 어느 지역이든 필요로 하는 곳을 만들 수 있다!

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부산 평균 집값(2018년 12월 기준)이 높은 순으로 파이썬 folium으로 시각화

부산 평균 집값에 대한 파일은 필자가 만들어 두었다. 

파일을 가지고 folium으로 시각화 해보자.

참고로 파일을 다운 받아서 시각화 해보는 분들은 파일 경로에 주의하길 바란다.

folium이 설치 되지 않은 분들은 jupyter notebook에서 다음을 실행.

!pip install folium

설치되어 있다면 import 부터 실행하자.

import pandas as pd
import numpy as np

import folium       
import json

df = pd.read_csv("./busan.csv", encoding="cp949", index_col=0)
df

df 는 다음과 같다: 부산 구별로

• price: 집 값 평균
• population : 인구
• area : 면적
• density : 인구밀도

geo_path = "./busan_gu.json"
geo_str = json.load(open(geo_path, encoding='utf-8'))

 

map = folium.Map(location = [35.1856505,129.1], zoom_start=10)
map.choropleth(geo_data = geo_str, 
               data = df["price"],
              columns = [df.index, df["price"]],
              fill_color = "PuRd",
              key_on = "feature.id")

map