全国の人流オープンデータをfoliumで可視化

これまで人流データを扱ってきましたが、地図の可視化はQGISを使ってきました。foliumというpythonのライブラリがあるのですが、なんだか難しそうな気がして手を出さずにいました。手持ちの書籍でも解説した物がなく、ネット上の情報を収集しながらチャレンジしました。

▼サービス化しました。興味のある方はどうぞ。

foliumを使うきっかけ

GISを仕事で使っていますが、成果品のほとんどは図面を画像データ（PDFやJPEGなど）の作成が多いため、そもそもWEB上で動く地図の必要性がありませんでした。なので、foliumの存在は知っていましたが、使う機会はありませんでした。

ある日、QGISで画像を何枚か出力しなければならないとき、python上で自動化できないかと検討しました。matplotでGISデータの可視化はできますが、QGISほど綺麗に処理できません。特に困るのが、背景に地理院タイルなどを組み合わせた際の処理方法ができない。（知識がない）

そこで検索していると、こちら（さらに記事の参照元は英語のサイト）に「foliumで可視化し、htmlで保存して、seleniumでスクリーンショットを保存する」という方法が紹介されていてやってみようと思った次第です。

ですが、foliumを使ってみるとなかなか面白く、自動化どころか、まずはいろいろいじってみようと。というわけで何度か触ってみた人流データを可視化しました。

▼以前に人流データを扱った記事です

全国の人流オープンデータを触る

https://other-software.net/2022/05/09/flow04

以前に疑似人流データに関する記事を作成したのですが、閲覧した方から国土交通省の「全国の人流オープンデータ」はどう操作したら良いかというご意見をいただきました。今回はこの「全国の人流オープンデータ」に触ってみようと思います。某テーマパーク周辺のコロナ禍以前、以後を見てみます。

全国の人流オープンデータを触る(その２)

https://other-software.net/2022/05/17/flow05

前回は「全国の人流オープンデータ」を読み込んでグラフ化をしてみました。今回は任意の箇所の人流を集計してみました。前回よりステップアップしたところは、GISのオーバーレイを使用し人口の集計を面積按分により算出すること、グラフ化はExcelではなくMatplotlibを使用してみました。

情報収集

人口などを地図上に落とし込んだ図を分布図とか階級図とか、メッシュの場合はメッシュ図など身内では適当に呼んでいましたが、最近はコロプレスマップと呼ぶ機会が多いようです。書籍でもそうまとめられていました。

リンク

ということで「folium　コロプレスマップ」で検索すると多くの情報が得られました。以下のページを参考にしました。

▽基本的な使い方が丁寧に解説されています

foliumの基本的な使い方とオープンデータ活用 - Qiita

https://qiita.com/Kumanuron-1910/items/12ce7aa02922927de2f4

※ 初投稿になりますので、変な日本語や知識不足があるかもしれませんがご了承ください。はじめにPythonでデータ可視化といえばMatplotlibやpandasなど代表的なライブラリを使ってグラフプロットすると思います。実...

▽コロプレスマップの作り方のほか、bin（階級）の分け方を参考にしました

foliumでコロプレス図を描いてみるPart3 - Qiita

https://qiita.com/Mira_332/items/289ab90146b0bf73a420

この記事では Part1 と Part2 で作成した地図を一枚にまとめたものを作成します。foliumというというPythonライブラリを使い、新型コロナウイルスのデータをビジュアライゼーションします。folium は Ja...

▽カラーバーについて参考にしました

python foliumのコロプレス図で選択可能なfill_color について

https://www.monotalk.xyz/blog/python-foliumのコロプレス図で選択可能なfill_color-について/

Python folium で、都内の公園にまつわる情報を地図上に描画する | Monotalk の地図を描画中に気になりましたので、個別に調べてみました。調べた結果を記載します。

可視化の方針「テレワーク率？」

少し前になりますが、東洋経済ONLINEで鉄道の定期旅客の減少とテレワークに関する記事がありました。（『定期券客減少率でわかる｢テレワーク進んだ沿線｣』2021年5月31日）記事の中で、東急電鉄の常務が定期利用客の落ち込みはテレワークの普及が関係しているのではないかと話しています。

そこで人流データをつかって首都圏における昼間人口の比較を行ってみようと思います。

人流データは年［2019年・2020年・2021年］、月［1月～12月］、日［平日、休日］、時間［昼間・深夜］別に分かれています。これらから、月ごとに平日・昼間の2019年に対する比率を可視化してみました。

リンク

結果

2019年に対する比率を4段階（0.5未満、0.5以上1.0未満、1.0以上1.5未満、1.5以上）で表現しました。foliumのbin（階級）設定は可視化するすべての値がbinに含まれなければなりません。そのため2以上の数値は2に置き換えています。（そうしないとスケールが偏ってしまう。）この辺はpandasのmaskなどいろいろと勉強になりました。

また、郊外は増減が激しいのですが、おそらくメッシュ内の人口が少ないので、少しの変動でも前年比が大きくなってしまうのではないかと思います。

全ての月をアップロードするのは大変なので、面白そうな月のみアップロードしました。以下の地図の画像をクリックすると別のhtmlファイルに飛びますので、興味のある方はfoliumで作成したコロプレスマップに触ってみてください。

2020年1月

新型コロナウイルスが蔓延する前、多くのメッシュが増加傾向になっています。

出典「全国の人流オープンデータ」（国土交通省）（https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/mlit-1km-fromto）および「地理院タイル」（国土地理院）（https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html）を加工して作成

都市部で森林や田畑、河川ではない箇所でぽつんと赤くなっている箇所は、ショッピングモールなどの新規開業であることがすぐにわかります。

【南町田グランベリーパーク】2019年11月13日開業（再開発）