Pythonを使って米国の郵便番号別に地図をプロットする方法

Pythonはデータビジュアライゼーションに非常に強力なツールであり、地理情報の視覚化にも使用できます。この記事では、Pythonを使用して米国の郵便番号別に地図をプロットする方法を紹介します。

まず、必要なライブラリをインポートします。この例では、pandas、pandas_bokeh、matplotlib、pgeocode、geopandas、shapely、そしてplotlyを使用します。

import pandas as pd
import pandas_bokeh
import matplotlib.pyplot as plt
import pgeocode
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
from geopandas import GeoDataFrame
import plotly.graph_objects as go

次に、データフレームを作成します。この例では、colC、zipcode、countの3つの列を持つデータフレームを使用します。

edf = pd.read_csv('myFile.tsv', sep='\\t',header=None, index_col=False ,names=['colC','zipcode','count'])

次に、pgeocodeを使用して、郵便番号から緯度と経度を取得します。

nomi = pgeocode.Nominatim('us')
edf['Latitude'] = (nomi.query_postal_code(edf['zipcode'].tolist()).latitude)
edf['Longitude'] = (nomi.query_postal_code(edf['zipcode'].tolist()).longitude)

最後に、plotlyを使用して、地図上にデータをプロットします。

fig = go.Figure(data=go.Scattergeo(
    lon = edf['Longitude'],
    lat = edf['Latitude'],
    text = edf['colC'],
    mode = 'markers',
    marker_color = edf['count'],
))

fig.update_layout(
    title = 'colC Distribution',
    geo_scope='usa',
)
fig.show()

以上がPythonを使用して米国の郵便番号別に地図をプロットする方法です。この方法を使用すれば、地理情報を視覚的に表現し、データのパターンやトレンドを理解するのに役立ちます。