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GISとは、地理情報システムの略称です。位置・空間などの様々なデータをコンピュータを使用して加工・管理することで、情報の分析や解析を行ったり、視覚的に表示します。行政や市民生活、ビジネスなどで利用されており、活用範囲が広がっています。

JSON

JSON(JavaScript Object Notation)は軽量なデータ記述言語の1つである。構文はJavaScriptをベースとしていますが、JavaScriptに限定されたものではなく、様々なソフトウェアやプログラミング言語間におけるデータの受け渡しが行えるように設計されています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pyhthon-foliumのコロプレス図の作成にて、色を付けられない

YamazakiYuta
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投稿2019/06/18 23:49

編集2022/01/12 10:58

地理区画情報の入ったjsonファイルにcsvファイルの数値を反映させる

以下のリンクを元に、次のようなコロプレス図を作成しようと考えてました。

イメージ説明
https://akatak.hatenadiary.jp/entry/2018/08/26/093839

使用したjsonファイルは東京23区のポリゴンの情報に加えて
行政区画コードでkeyが設定されています。以下の場所から拝借。
https://github.com/niiyz/JapanCityGeoJson/tree/master/geojson/13

該当するコードがこちらです。

Python

import folium geojson_23 = r"\tokyo23.json" #ファイルの相対パス指定 #Stamen Tonerのコピーライト copyright_st = '&copy; ' \ 'Map tiles by <a href="http://stamen.com">Stamen Design</a>,' \ ' under <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/3.0">CC BY 3.0</a>.' \ 'Data by <a href="http://openstreetmap.org">OpenStreetMap</a>,' \ 'under <a href="http://www.openstreetmap.org/copyright">ODbL</a>.' tokyo23_location = [35.658593, 139.745441] # 地図の中心点を指定。 f = folium.Map(location=tokyo23_location,tiles='cartodbpositron',zoom_start=10,) import pandas as pd import numpy as np tokyo_data=pd.read_csv(\tokyo_data.csv",header=0)#相対パス指定 tokyo_data['行政区分コード'] = tokyo_data['行政区分コード'].astype('str') f.choropleth( geo_data=geojson_23, name='choropleth', data=tokyo_data,# DataFrameまたはSeriesを指定 columns=['行政区分コード', '物件数'], # 行政区分コードと表示データ key_on='feature.id',# GeoJSONのキー(行政区分コード) fill_color='YlGn',# 色パレットを指定(※) threshold_scale=[0,4000, 8000, 12000, 16000, 20000], # 境界値を指定 fill_opacity=0.7, # 透明度(色塗り) line_opacity=0.2,# 透明度(境界) legend_name='物件数'# 凡例表示名 ) f.save('sample_23.html')

色がつかないエラー

以上のことを決行すると、コード自体は実行してくれますが、細かいエラー文と共に
求めていたものと違うものが出てきました。
イメージ説明

・・・\folium.py:415: FutureWarning: The choropleth method has been deprecated. Instead use the new Choropleth class, which has the same arguments.  See the example notebook 'GeoJSON_and_choropleth' for how to do this. FutureWarning

これの意味が少々わかっていません。

試したこと

何に問題があるのかを明確にするために、次のようなことを考えました。
①csvファイルに問題がある
②jsonファイルに問題がある。
③コードに問題がある。

①について
csvファイルがおかしいならば、数値を読み込んでくれずに着色できないと考え、
他のjsonファイルで同じことを試した。
すると、色がつかないでもないことが分かりました。

イメージ説明
これを踏まえて、表したいものに対して複数回実行して重ねれば
上記のコードで行う必要はないと考えたのですが試行してみると
ゲージが二つ表示されるなどで、使用できないことが分かりました。
イメージ説明

となると、コードはとりあえず動いてるのかなとも考えて
jsonファイルを除いたのですが、ちんぷんかんぷんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

jupyter notebook version 4.4.0です。

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