データサイエンス/10 のバックアップ(No.2)

全国の医療機関の医療提供状況（内閣官房新型コロナ感染症対策）
- 掲載サイト（永続的に利用可能かどうかは不透明）
  - https://corona.go.jp/dashboard
  - https://cio.go.jp/hosp_monitoring_c19
- Data：covid-19_daily_survey.csv
- DataURL：https://covid-19-surveillance.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/public_data/covid-19_daily_survey.csv
- URLから直接読み込んで利用します。

Annotated geo-json geometry files for the world
- 掲載サイト：https://github.com/johan/world.geo.json
- Data：countries.geo.json
- DataURL：https://raw.githubusercontent.com/johan/world.geo.json/master/countries.geo.json
- URLから直接読み込んで利用します。

plotly に同梱されている「世界各国の一人当たりのGDP（2007年）」
- ライブラリから読み込むため、準備不要です。

↑

サンプルコード

JupyterNotebook形式（.ipynb）でプログラムを提供します。
https://github.com/koichi-inoue/DataScience/blob/main/GeographicVisualization.ipynb

↑

学科サイトにリンク掲載（演習７）

ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以下、手順です。

1. 自分のノートを開いた状態で、右上の「共有」をクリック

2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にします。

このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。

3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以下の形式で、学科サイトの「Jupyter Notebooks」の部分に掲載して下さい。
```
-[[GeographicVisualization>https://colab.research.go・・=sharing]]
```

4. 以下のようになればOKです。
https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/DataScience

↑

演習９｜プログラムの解説

↑

基本的な地図の描画（Folium）

基本的な地図は、以下の様に記述することで表示されます。

map0 = folium.Map(
    location = [35,139] ,
    zoom_start = 5.0 ,
    tiles="OpenStreetMap" )
map0

パラメータ
- location：地図の中心とする位置（緯度・経度）
- zoom_start：初期表示倍率
- tiles：地図のスタイル
- width：地図の幅
- height：地図の高さ

地図タイルには、以下のようなものが利用できます。
- OpenStreetMap：デフォルト
- Stamen Terrain, Stamen Watercolor, Stamen Toner
- Mapbox Bright：Limited levels of zoom for free tiles
- Mapbox Control Room：Limited levels of zoom for free tiles

↑

地図上にマーカーを表示（Folium）

九州産業大学の座標を変数に定義

ksu_lat = 33.66983627668292
ksu_lng = 130.44487416744232

folium.Map 関数でベースとなる地図を作成

map1 = folium.Map(
    location = [ksu_lat, ksu_lng] ,
    zoom_start = 20 )

folium.Marker 関数でマーカーを定義

folium.Marker(
    location = [ksu_lat, ksu_lng] ,
    popup="九州産業大学"
    ).add_to( map1 )

↑

地図上にサークルを表示（Folium）

上と同様につき、省略します。

↑

ヒートマップの描画（Folium）

オープンデータ covid-19_daily_survey.csv を df に読み込み
```
df = pd.read_csv('https://covid-19-surveillance・・covid-19_daily_survey.csv')
```
本日最新のデータがこのURLから直接読まれます。

ベースとなる地図を map3 として描画

map3 = folium.Map(
    location = [TOKYO_lat, TOKYO_lng] ,
    zoom_start = 11 ,
    tiles="cartodbpositron" )

入院・通常に該当する病院の座標情報を df_hospital に回収

df_hospital = df.query(
    "医療区分=='入院' & 医療区分回答=='制限'"
    ).loc[:,['緯度','経度']]

ヒートマップ用の変数 df_hospital_geolist に df_hospital の値をリスト登録
```
df_hospital_geolist = df_hospital.values.tolist()
```

各医療機関の座標を半径7 ぼかし5 で map3 に追加
```
HeatMap( df_hospital_geolist, radius=7, blur=5 ).add_to(map3)
```

↑

GeoJSON データを活用したコロプレス図（Folium）

世界の区画データの読み込み（テキストを json 形式のデータとして読み込み）

url = requests.get('https://raw.githubusercontent.com/johan/world.geo.json/master/countries.geo.json')
text = url.text
geo_json = json.loads( text)

plotlyに同梱されている gapminder 2007年のデータを読み込み
```
df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007")
```

folium.Map 関数でベースとなる地図を作成

map4 = folium.Map( location = [40,0] , zoom_start = 1.8 )

folium.Choropleth 関数でコロプレス図を定義

folium.Choropleth(
    geo_data = geo_json,
    data = df_gm,
    fill_opacity = 1,
    line_color = 'white' ,
    nan_fill_color = '#888888' , # 欠損値の色
    columns = ['iso_alpha' , 'gdpPercap'], # 色分けに使うキーとカラム名
    key_on = 'feature.id' , # データに対応した geo.json のキー
    fill_color = 'OrRd',
).add_to(map4)

↑

plotly.express による地球儀（plotly）

地球儀に国名をドットで表示

df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007")
fig0 = px.scatter_geo( df_gm, locations="iso_alpha", color="continent",  projection="orthographic")
fig0.show()

地球儀に gapminder の各国の人口（2007年）を重ねて表示

df_gm = px.data.gapminder().query("year == 2007")
fig1 = px.scatter_geo( df_gm, locations='iso_alpha', color='continent', hover_name='country', size='pop', projection='orthographic' )
fig1.show()

↑