[Python] Folium Library

※ folium

• 지도 시각화 라이브러리

■ 라이브러리 호출

> import folium

■ folium method

□ 기초 method

1. 지도 크기 지정
2. 지도 만들기
3. 지도 출력
4. 파일로 저장

> f = folium.Figure(width = 가로, height = 세로) # 지도 크기 지정
> m = folium.Map(location = [위도, 경도], zoom_start = 얼마나 확대할건지).add_to(f) # 지도 만들기

> m # 출력
> m.save('file_name.html') # 파일로 저장

□ 마커 추가

• tooltip : 마우스 오버 시 나타남
• popup : 클릭 시 나타남
• icon : 아이콘 커스텀
• color : 아이콘 색 지정
• icon : 아이콘 모양 지정 e.g. star
• radius : 원형 크기 지정

# 장소 표시 마커
> folium.Marker([위도, 경도], tooltip = "", popup = "", icon = folium.Icon(color = 색, icon = 모양)).add_to(m)

# 원형 마커
> folium.CircleMarker([위도, 경도], radius = 크기, color = 색).add_to(m)

□ Heat Map

> from folium import plugins

> m = folium.Map(location, zoom_start)
> plugins.HeatMap(위도, 경도, 가중치).add_to(m)

■ folium 사용 예시

> f = folium.Figure(width = 700, height = 500)
> m = folium.Map(location = [37.51, 127.09], zoom_start = 16).add_to(f)

# 장소표시 마커 추가
> folium.Marker([37.51, 127.09], 
    tooltip = '롯데', # 툴팁 추가
    icon = folium.Icon(color = 'red', icon = 'star'),
    popup=’<iframe src="https://~~~.jpg"></iframe>’).add_to(m)

# 원형 마커 추가
> folium.CircleMarker([37.49, 127.12], color=’red’,
    radius=50,
    tooltip = '경복궁',
    icon = folium.Icon(color = 'green', icon = 'star')).add_to(m)

> m # 출력
> m.save('test.html') # 저장

□ json 파일을 활용한 folium 사용 예시

• geo_data : 지리데이터
• data : 시각화할 data frame
• columns : data frame에서 사용할 컬럼 이름
• key on : geo_data에서 데이터를 매핑할 key 컬럼
• fill_color : 지도의 색상 팔레트
• fill_opacity : 채우기 투명도
• line_opacity : 경계산 투명도
• legend_name : 범례

> folium.Choropleth(geo_data, data, columns, key_on, fill_color, fill_opacity, line_opacity, legend_name, …)

# json 파일 load
> geo_json = json.load(open("경로", encoding = 'utf-8'))

> f = folium.Figure(width = 700, height = 500)
> m = folium.Map(location = [15, 120], zoom_start = 11).add_to(f)

# json 지역 경계데이터를 지도에 표시 후 data 추가
> folium.Choropleth(geo_data = geo_json,
    data = df,
    columns = ['지역명', '개수'],
    key on = 'properties.name',
    fill_color = 'YlGn',
    fill_opacity = 0.7,
    line_opacity = 0.7,
    legend_name = '서울시 지역별 매장수').add_to(m)

> m
> m.save('test.html')

# df : data frame
> f = folium.Figure(width=700, height=500)
> m = folium.Map(location=[37.5, 126.9], zoom_start=11).add_to(f)

> for idx in df.index:
    lat = df.loc[idx, '위도'],
    long = df.loc[idx, '경도'],
    title = df.loc[idx, '상호명']

    if df.loc[idx, 'kind'] == 'A':
        color = 'black'
    else:
        color = 'red'
    folium.CircleMarker([lat, long],
        radius = 3,
        color = color,
        tooltip = title).add_to(m)

> m.save('tt1.html')

※ haversine

• 위도 / 경도의 거리를 잴 수 있는 라이브러리

■ 라이브러리 호출

> from haversine import haversine

■ haversine method

# 기본 구조
# unit = 'm' : 거리단위 m
> haversine(위도, 경도, unit = 'm')

# e.g. 위도,경도를 이용하여 지하철역까지의 거리계산 함수 만들기
> def distance(station_name, lat, long):
    station_lat = df.query(f'지하철역 == "{station_name}"')['위도'].values[0]
    station_long = df.query(f'지하철역 == "{station_name}"')['경도'].values[0]

    distance = haversine((station_lat, station_long), (lat, long), unit = 'm')

    return distance

> distance('강남역', 37, 126) # 9999m

> for s in station_list:
    data[s] = data.apply(lambda x: distance(s, x['위도'], x['경도']), axis = 1)