folium&wordcloud

folium

• 파이썬의 라이브러리로 지도 데이터를 시각화하는데 쉽게 도와줌

• leaflet.js를 기반으로 만들어짐

• 지도에 마커를 표현하거나 범위를 나타내는 다양한 도형을 입력

conda에 folium 설치하기

jupyter lab에서 folium import하기

플레이데이터 지도에 표시

# 플레이데이터 독산 위도, 경도
latitude, longitude = (37.468251, 126.886212)

# 해당 위도,경도 정보를 바탕으로 지도에 표시
# Marker를 달아 위치에 대한 정보에 '플레이데이터'라고 표기
m = folium.Map(location = [latitude, longitude],
               zoom_start=17,
               width=750,
               height=500
              )
folium.Marker([latitude, longitude],
              popup = "플레이데이터",
              tooltip="플레이데이터").add_to(m)
m

import pandas as pd
import numpy as np
survey_raw_df = pd.read_csv('C:/python/data/survey_results_public.csv',index_col="ResponseId")

countries_geojson = 'https://raw.githubusercontent.com/johan/world.geo.json/master/countries.geo.json'

# 지도에 활용할 DataFrame 만들기
country_counts = survey_raw_df.Country.value_counts()
country_counts_df = pd.DataFrame({'Country' : country_counts.index,
                                  'Count' : country_counts.values})
country_counts_df

# 데이터 가공
# json 속성 feature.properties.name의 값과 우리가 csv에서 가져온 country name이 일치
# 이중 Russian Federation의 값이 불일치. 이를 Russia로 변경

country_counts_df.at[12,'Country']

country_counts_df.at[12,'Country'] = 'Russia'

# Choropleth는 데이터를 담고 있는 Pandas DataFrame / Series와 기하학 데이터를 담는 Geo/TopoJSON를 바인딩하여 쉽게 시각화 표현 할 수 있도록 돕습니다.

m = folium.Map(location=[30,0], zoom_start = 2)

folium.Choropleth(
    geo_data=countries_geojson,
    data=country_counts_df,
    columns=["Country", "Count"],
    key_on = "feature.properties.name",
    threshold_scale=[1, 30, 100, 300, 1_100, 3_000, 10_000, 14_000],
    fill_color="YlGn",
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.2,
    legend_name = "Respondents",
).add_to(m)

folium.LayerControl().add_to(m)

m

# save() 메서드 사용하여 저장
m.save("Country.html")

# 서울시 행정구역 geojson

seoul_geojson="https://raw.githubusercontent.com/southkorea/seoul-maps/master/kostat/2013/json/seoul_municipalities_geo_simple.json"
m = folium.Map(
    location=[37.57, 126.99],
    zoom_start=11,
)
folium.Choropleth(
    geo_data=seoul_geojson,
    fill_color="#22AA44",
    fill_opacity=0.4,
    line_opacity=1,
).add_to(m)
m

# 더 많은 정보 확인
https://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html

WordCloud

from wordcloud import WordCloud

import pandas as pd
import numpy as np
survey_df = pd.read_csv('C:/python/data/survey_results_public.csv',index_col="ResponseId")

# 데이터 가공
# DevType에 있는 모든 NaN값 제거

survey_df.DevType

temp_words = survey_df.DevType.dropna()
temp_words

temp_words = temp_words.str.replace(';',' ').str.replace(',',' ')
temp_words

words = ' '.join(temp_words)
words