[Folium으로 지도 그리기] folium으로 지도그리기 feat.인구소멸 위기지역

앞서 살펴본 인구소멸 위기 데이터를 이용하여,

Folium으로 이쁘게 지도에 나타내보자! 

인구소멸위기데이터 확인하러 가기

Folium으로 인구 소멸 위기 지역 그리기¶

In [2]:

import folium
import json
import warnings
import pandas as pd

warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)

In [3]:

pop = pd.read_csv('./data/pop_save.csv')
pop = pop.set_index('ID')
pop.head()

Out[3]:

	Unnamed: 0	광역시도	시도	20-39세여자	20-39세합계	65세이상합계	인구수남자	인구수여자	인구수합계	소멸비율	소멸위기지역	y	x	여성비	2030여성비
ID
강릉	0	강원도	강릉시	23098.0	49384.0	37679.0	106231.0	107615.0	213846.0	1.226041	0	3	11	0.323597	-3.227766
고성(강원)	1	강원도	고성군	2529.0	7023.0	7151.0	15899.0	14215.0	30114.0	0.707314	1	0	10	-2.796042	-13.989748
동해	2	강원도	동해시	9753.0	21264.0	15124.0	47166.0	46131.0	93297.0	1.289738	0	4	11	-0.554680	-4.133747
삼척	3	강원도	삼척시	7115.0	15823.0	14610.0	35253.0	34346.0	69599.0	0.973990	1	5	11	-0.651590	-5.033812
속초	4	강원도	속초시	8752.0	18708.0	12752.0	40288.0	41505.0	81793.0	1.372647	0	1	10	0.743951	-3.217875

In [4]:

del pop['Unnamed: 0']

In [5]:

pop.head(3)

Out[5]:

	광역시도	시도	20-39세여자	20-39세합계	65세이상합계	인구수남자	인구수여자	인구수합계	소멸비율	소멸위기지역	y	x	여성비	2030여성비
ID
강릉	강원도	강릉시	23098.0	49384.0	37679.0	106231.0	107615.0	213846.0	1.226041	0	3	11	0.323597	-3.227766
고성(강원)	강원도	고성군	2529.0	7023.0	7151.0	15899.0	14215.0	30114.0	0.707314	1	0	10	-2.796042	-13.989748
동해	강원도	동해시	9753.0	21264.0	15124.0	47166.0	46131.0	93297.0	1.289738	0	4	11	-0.554680	-4.133747

In [12]:

geo_path = './data/05. skorea_municipalities_geo_simple.json'
geo_data = json.load(open(geo_path, encoding='utf-8'))
map =folium.Map(location=[36.2002, 127.054], zoom_start=7)
map.choropleth(geo_data,
              data= pop['인구수합계'],
              columns = [pop.index, pop['인구수합계']],
              fill_color='YlGnBu',
              key_on='feature.id')
map

Out[12]:

In [11]:

map =folium.Map(location=[36.2002, 127.054], zoom_start=7)
map.choropleth(geo_data,
              data= pop['소멸위기지역'],
              columns = [pop.index, pop['소멸위기지역']],
              fill_color='PuRd',
              key_on='feature.id')
map

Out[11]: