Gephiの復習

import pandas as pd

# 読み込み
df1 = pd.read_csv('001342516.csv', header=1, encoding='shift-jis', usecols=[1, 3, 16])

# ヘッダ名修正
df2 = df1.rename(columns={'名称': 'Source', '名称.1': 'Target', '年齢合計': 'Weight'})

# 集計
df3 = df2.groupby(['Source', 'Target'], ).sum().reset_index() # マルチインデックスを解除

# csv出力
df3.to_csv('edge.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 読み込み
gdf = gpd.read_file('P28-13.shp', encoding='shift-jis')

# 都道府県庁を抽出
pref = gdf[gdf['P28_003']=='12001'][['P28_005', 'geometry']].copy()

# カラム名変更、北海道庁を道央へ置き換え
pref = pref.rename(columns={'P28_005': 'name'})
pref['name'] = pref['name'].str.replace('北海道庁', '道央')

# ～庁を除去
pref['name'] = pref['name'].str.replace('.庁', '', regex=True)

# 市区町村役場のデータを読み込み、カラム名変更
city = gpd.read_file('P34-14_01.shp', encoding='shift-jis')
city = city.rename(columns={'P34_003': 'name'})

# 国土数値情報の役所を使って道南、道北、道東を作成（以下の市役所を選択）
area = {'函館市役所': '道南', '旭川市役所': '道北', '釧路市役所': '道東'}
city = city[city['name'].isin(area.keys())][['name', 'geometry']]
city = city.replace(area)

# 結合
point = pd.concat([pref, city], ignore_index=True)

# 保存
point.to_file('point.shp', encoding='shift-jis')

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 都道府県地図を読み込み
japan = gpd.read_file('japan.shp', encoding='shift-jis')

# CRSを取得
crs = japan.crs

# ノードデータを読み込み
point= gpd.read_file('point.shp')

# CRS変換
node = point.to_crs(crs)

# x, yそれぞれの座標データを作成
node['x'] = node['geometry'].x
node['y'] = node['geometry'].y

# ノードのCSVを作成
node[['name', 'x', 'y']].to_csv('node.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)

import networkx as nx
import csv
import matplotlib.pyplot as plt

# ノードデータを読み込み
with open('node.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)
    node = {row[0]: (float(row[1]), float(row[2])) for row in reader}

# エッジデータを読み込み
with open('edge.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    header = next(reader)
    edge = {(row[0], row[1]): row[2] for row in reader}

# グラフ作成
G = nx.DiGraph() # 有向グラフ
G.add_nodes_from(node.keys())
G.add_weighted_edges_from((e[0][0], e[0][1], e[1]) for e in edge.items())

# 描画
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(111)
nx.draw_networkx(G, pos=node, ax=ax, font_family='MS Gothic')
plt.show()
fig.savefig('network.png') # Ntworkxでも出力してみる

# 出力
for g in G.nodes():
    G.nodes[g]['viz'] = {'size': 100,
                         'position': {'x': node[g][0], 'y': node[g][1], 'z': 0}}

nx.write_gexf(G, 'network.gexf', version='1.2draft')