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コース

Pythonで可視化する地理空間データ

中級スキルレベル

更新日 2025/06

geopandasとfoliumを使い、Pythonで地理空間データを魅力的に可視化する方法を学びます。

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PythonData Visualization

4時間

14 ビデオ

51 演習

4,250 XP

22,903

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コース説明

データサイエンティストにとって最も重要な仕事の一つは、データの「場所」と地理的な文脈との関係性を理解することです。本コースでは、GeoPandas パッケージを使って地理空間データを見やすく魅力的に可視化する方法を学びます。データを文脈に結びつける空間結合のやり方を習得し、最後に地理空間データを地図上に重ね合わせて、空間的な手がかりをさらに加える方法も学びます。Nashville 市のオープンデータポータルから複数のデータセットを用いて、Nashville のどこに鶏がいるのか、どの地区に公共アートが最も多いのか、などを探っていきます！

前提条件

Introduction to Data Visualization with Matplotlib Data Manipulation with pandas

1

Building 2-Layer Maps : Combining Polygons and Scatterplots

In this chapter, you will learn how to create a two-layer map by first plotting regions from a shapefile and then plotting location points as a scatterplot.

Introduction

Plotting a scatterplot from longitude and latitude

Styling a scatterplot

Extracting longitude and latitude

Plotting chicken locations

Geometries and shapefiles

Creating a GeoDataFrame & examining the geometry

Plotting shapefile polygons

Scatterplots over polygons

Plotting points over polygons - part 1

Plotting points over polygons - part 2

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2

Creating and Joining GeoDataFrames

You'll work with GeoJSON to create polygonal plots, learn about projections and coordinate reference systems, and get practice spatially joining data in this chapter.

GeoJSON and plotting with geopandas

Working with GeoJSON

Map Nashville neighborhoods

Projections and coordinate reference systems

Changing coordinate reference systems

Construct a GeoDataFrame from a DataFrame

Spatial joins

Spatial join practice

Finding the neighborhood with the most public art

Aggregating points within polygons

Plotting the Urban Residents neighborhood and art

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3

GeoSeries and Folium

First you will learn to get information about the geometries in your data with three different GeoSeries attributes and methods. Then you will learn to create a street map layer using folium.

GeoSeries attributes and methods I

Find the area of the Urban Residents neighborhood

GeoSeries attributes and methods II

The center of the Urban Residents neighborhood

Prepare to calculate distances

Art distances from neighborhood center

Street maps with folium

Create a folium location from the urban centroid

Create a folium map of downtown Nashville

Folium street map of the downtown neighborhood

Creating markers and popups in folium

Adding markers for the public art

Troubleshooting data issues

A map of downtown art

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4

Creating a Choropleth Building Permit Density in Nashville

In this chapter, you will learn about a special map called a choropleth. Then you will learn and practice building choropleths using two different packages: geopandas and folium.

What is a choropleth?

Finding counts from a spatial join

Council district areas and permit counts

Calculating a normalized metric

Choropleths with geopandas

Geopandas choropleths

Area in km squared, geometry in decimal degrees

Spatially joining and getting counts

Building a polished Geopandas choropleth

Choropleths with folium

Folium choropleth

Folium choropleth with markers and popups

Closing thoughts

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Pythonで可視化する地理空間データ

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以下のトラックに含まれます

データの可視化 Pythonで

講師

Mary van Valkenburg

Mary van Valkenburg

Data Science Program Manager at Nashville Software School

協力者

コースリソース

Building permits issued in Nashville in 2017データセット

Council district GIS dataデータセット

Nashville neighborhoods GIS dataデータセット

Public artworks in Nashvilleデータセット

School district GIS dataデータセット

Schools in Nashvilleデータセット

Service districtデータセット

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