MarkerClsuter+Geojson

2024.11.08 - [분류 전체 보기] - 전국 대학교 folium활용하여 표시하기

전국 대학교 folium활용하여 표시하기

MakerCuster

• 이전에 사용하였던 대학교 자료를 불러와서 Marker를 표시해 준다.

from folium.plugins import MarkerCluster

mc=MarkerCluster().add_to(Map)

for idx, row in data.iterrows():
  folium.Marker(location=[row['경도'],row['위도']],
                popup=folium.Popup(row['학교명'],max_width=200)).add_to(mc)

• iterrows는 앞에서 말했다시피 row, 즉 열에 해당하는 데이터를 한 번에 튜플 형식으로 가져올 수 있는 좋은 도구이다.

2024.11.09 - [python study/sw와 ai 데이터 분석] - 지도 시각화 2

지도 시각화2

Geojson&Choropleth

• geo_data에는 geo_json을 첨가해 준다.
• data에는 대학교 학생 수에 대한 데이터를 첨가해 주었다.
• key_on에는 자치구에 해당하는 데이터를 불러와서 columns에서 활용하는 자치구별(2)에 해당하는 구를 활용할 수 있도록 하였다.
• 나머지는 이전 블로그를 참고해도 좋을 것 같다.

import folium
import pandas as pd
from folium.plugins import MarkerCluster

Map = folium.Map(location=[37.4965, 126.9572],
                 zoom_start=11,
                 tiles='cartodbpositron')

folium.GeoJson(geo_json).add_to(Map)

mc=MarkerCluster().add_to(Map)

for idx, row in data.iterrows():
  folium.Marker(location=[row['경도'],row['위도']],
                popup=folium.Popup(row['학교명'],max_width=200)).add_to(mc)

folium.Choropleth( geo_data=geo_json,
    data=df[1:],
    columns=['자치구별(2)', '소계'],
    key_on='feature.properties.SIG_KOR_NM',
    fill_color='Blues',
    fill_opacity=0.5,
    line_weight=3,
    line_opacity=0.5
).add_to(Map)

Map

• 이렇게 하면 마커와 함께 대학의 대략적인 위치를 파악할 수 있다.