(EDA강의)folium으로 데이터 시각화

• 실제 강의 내용의 일부분만 발췌했습니다.
  <원본 데이터 1>
  
• 직전 포스팅 데이터에서 살인, 강도, 성범죄, 절도, 폭력을 정규화
• 정규화란 0에서 1사이 값으로 변환한 것으로 컬럼/(컬럼.max())로 구함

# 참고 코드
col = ["살인","강도","강간","절도","폭력"]
crime_anal_norm = crime_anal_gu[col]/crime_anal_gu[col].max()

<원본 데이터 2>

<결과 데이터>

서울시 구별로 인구수 대비 5대 범죄 발생 빈도를 지도로 시각화해보자

# 원본데이터1 형성하기
col = ["살인","강도","강간","절도","폭력"]
crime_anal_norm = crime_anal_gu[col]/crime_anal_gu[col].max()
col2 = ["강간검거율","강도검거율","살인검거율","절도검거율","폭력검거율"]
crime_anal_norm[col2]= crime_anal_gu[col2]

# 원본데이터2 담아오기 (index는 "구별"로 원본데이터1과 동일하게 맞추기)
result_CCTV = pd.read_csv(
	"../data/01.CCTV_result.csv", 
    index_col = "구별",      # "구별" 컬럼을 인덱스로 설정
    encoding = "utf-8")
    
# 원본데이터2의 "인구수", "소계"컬럼을 원본데이터1에 붙이기
crime_anal_norm[["인구수","CCTV"]]= result_CCTV[["인구수","소계"]]
crime_anal_norm.head()

# 정규화된 범죄 종류별 발생 건수의 평균을 구해서 범죄 컬럼 대표값으로 사용
col = ["강간","강도","살인","절도","폭력"]
crime_anal_norm["범죄"]= np.mean(crime_anal_norm[col], axis = 1)

# 우리나라 경계선 좌표값이 담긴 데이터 담아오기
geo_path = "../data/02. skorea_municipalities_geo_simple.json"
geo_str = json.load(open(geo_path, encoding = "utf-8"))

# 인구 대비 5대 범죄 발생 건수 지도 시각화

tmp_criminal = crime_anal_norm["범죄"]/crime_anal_norm["인구수"]

my_map = folium.Map(
    location = [37.5502, 126.982],
    zoom_start = 11,
    tiles = "Stamen Toner"
)

folium.Choropleth(
    geo_data = geo_str,    # json.load(open(행정구역경계선데이터))
    
    data = tmp_criminal,   #시각화할 데이터
    
    # geo_data와 매핑할 변수, 시각화할 data의 변수 
    columns = [crime_anal_norm.index, tmp_criminal], 
    
    # 지리데이터내 지리데이터와 시각화할 데이터의 공통변수
    key_on = "feature.id", 
    
    fill_color = "PuRd",
    
    fill_opacity = 0.7,
    line_opacity = 0.2,
    
    legend_name = "인구 대비 5대 범죄 발생 건수" 
    #colorbar 아래에 적어줄 범례 문구
    
).add_to(my_map)

my_map