福岡県の自転車事故（平成30年）はどのような場所で発生しているのか．

#準備
データ
https://ckan.open-governmentdata.org/dataset/401000_koutsuujiko2018_tsukibetu

アイコン集
http://foonyan.sakura.ne.jp/wisteriahill/google_icons/index.html

このページに乗っていない過程は<a href = "https://qiita.com/y-s-y-s/items/aed0c999b4ee8bbdd4aa">前回の投稿</a>に記述しています．
今回は前回の発展として，アイコンを使ったマッピングに取り組んでいます．
なお，今回もGoogle Colaboratoryを使用しています．

まず，自転車事故のみを表示してみます．

```
import simplekml
import pandas as pd
```

```
data = pd.read_csv("h30.1-12.csv")
data[(data['甲_種別'] == '自転車') | (data['乙_種別'] == '自転車')].head(10)
```

<img width="1354" alt="スクリーンショット 2019-10-07 9.28.01.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/431266/d1984a64-9c4f-d1d1-35e2-0fd15e78766e.png">
↑こんな画面になるはず．

<br>
ここまでのものを利用して緯度経度情報を抽出します．

```
temp = data[(data['甲_種別'] == '自転車') | (data['乙_種別'] == '自転車')]
temp2 = temp[['発生場所経度', '発生場所緯度']]
longitude_latitude_list = temp2.values.tolist()
```

<br>
ここで，緯度経度の中に'nan'があることに気づいたので，これらを除去してあげます．

```
import numpy
new_longitude_latitude_list = []
for i in longitude_latitude_list:
  if not(numpy.isnan(i[0]) or numpy.isnan(i[1])):
    new_longitude_latitude_list.append(i)
```

<br>
アイコンを指定してあげてマッピング・結果を保存．

```
kml = simplekml.Kml()
for d in new_longitude_latitude_list:
  point = kml.newpoint(coords=[(d[0], d[1] )])
  point.style.iconstyle.icon.href = 'http://maps.google.co.jp/mapfiles/ms/icons/cycling.png	'  # 経度，緯度
kml.save("fukuoka_bike.kml")
```

#結果
<img width="1184" alt="スクリーンショット 2019-10-07 11.03.18.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/431266/dc7af506-eac0-7e1c-b4e3-57f88129d4a5.png">

自転車事故がすごい数というのが可視化の結果からわかります．

個別に見ていきます．
<img width="1183" alt="スクリーンショット 2019-10-07 11.06.01.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/431266/170c652b-4f0e-ea99-ba18-b61c34cafa22.png">
<img width="1184" alt="スクリーンショット 2019-10-07 11.11.42.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/431266/9709d757-8ca5-78a4-da0f-9efb02716ce9.png">
<img width="1184" alt="スクリーンショット 2019-10-07 11.13.38.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/431266/4e1614b1-5f7c-ebae-aadb-402b3582ac01.png">
<img width="1184" alt="スクリーンショット 2019-10-07 11.15.23.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/431266/6bbfecf7-0902-cb96-fa36-fdffe136ecaf.png">
<img width="1184" alt="スクリーンショット 2019-10-07 11.16.41.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/431266/b307d756-4eb2-70f5-7f6d-75bc0679e7db.png">

それぞれ見ていくと，交差点や合流地点が多く見られました．
やはり，このような場所はドライバーも自転車に乗る人も要注意ですね．

今回はアイコンを使いたいので自転車事故にしましたが，自転車事故がこんなに多いとは思いませんでした．福岡県の人は，近くの危険な場所を知ることができるので，情報提供はありがたいですね．

#関連のある投稿
<a href = "https://qiita.com/y-s-y-s/items/a40fcf8f27b192ef37c7">Google Earth Proとsimplekmlを使って，マッピングしてみる</a>
<a href = "https://qiita.com/y-s-y-s/items/aed0c999b4ee8bbdd4aa">福岡県の交通事故（平成30年）はどのような場所で起きているのか．</a>

#参考記事
<a href = "https://note.nkmk.me/python-pandas-multiple-conditions/">pandasで複数条件のAND, OR, NOTから行を抽出（選択）</a>

#プログラム例

```
point = kml.newpoint(coords=[(longitude, latitude)])
point.style.iconstyle.icon.href = 'http://maps.google.com/mapfiles/kml/shapes/campfire.png'
point.style.balloonstyle.bgcolor = simplekml.Color.white

display = 'クリックで表示する内容'
#URLを埋め込む場合の例
#display = '<p><a href=' + URL + '>' + text + '</a></p>'

point.description = display
```