foliumでコロプレス図を描いてみるPart2

![Screenshot 2022-02-10 at 16-04-23 Untitled1 ipynb (3) - JupyterLab.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2339630/15b565b6-ce07-75a0-6aa4-e11402a0513c.png)


**folium**というというPythonライブラリを使い、新型コロナウイルスのデータを**ビジュアライゼーション**します。

:::note info
folium は JavaScript の leaflet.js という地図ライブラリを Pythonライブラリにしたもので、データを地図上に可視化することができます。
:::

# 前提環境
- Ubuntu
- Jupyter Notebook
- Python3



### folium導入
~~~ruby:Python3
pip install folium
~~~

~~~ruby:Anaconda　Prompt
conda install -c conda-forge folium
#　Anacondaを利用したインストール方法
~~~

## ライブラリインポート
一括でインポートさせていただきます。

~~~ruby:Python3
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
import pyproj
import pandas as pd
import numpy as np
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import folium
from folium.plugins import MiniMap
~~~

## データ準備

##### 人口10万人当たり新規陽性者数
以下のリンクから **CSV** をダウンロードすることができます。
出典：厚生労働省オープンデータ

https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/newly_confirmed_cases_per_100_thousand_population_daily.csv

##### 都道府県のポリゴンデータ
出典：地図蔵 様

https://japonyol.net/editor/article/prefectures.geojson

## データの読み込み

### 人口10万人当たり新規陽性者数

~~~ruby:Python3
per_100_thousand = "https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/newly_confirmed_cases_per_100_thousand_population_daily.csv"
df_per_100_thousand = pd.read_csv(per_100_thousand, encoding='utf-8', index_col='Date')
# index_col='Date' で、Date 列（カラム）をインデックスに設定します。
# encoding='utf-8' で、utf-8 でエンコードします。
~~~


### 都道府県のポリゴンデータ

~~~ruby:Python3
prefectures = 'https://japonyol.net/editor/article/prefectures.geojson'
gdf_prefectures = gpd.read_file(prefectures)
~~~



:::note info
Webから直接読み込む方法が、何かと便利だと思います。パス（ファイルが保存されているアドレス）の設定は Windows と Unix 系（Macなど）では異なるので面倒です。
:::



## DataFrameの加工


### ①人口10万人当たり新規陽性者数の加工
~~~ruby:Python3
df_per_100_thousand.drop(columns='ALL', inplace=True)
df_per_100_thousand = df_per_100_thousand.T
df_per_100_thousand = pd.DataFrame(df_per_100_thousand.iloc[:, len(df_per_100_thousand.columns)-1])
df_per_100_thousand.columns = ['10万人あたり'] #カラム名を変更しておく
df_per_100_thousand = df_per_100_thousand.reset_index()
df_per_100_thousand.drop(columns='index', inplace=True)
df_per_100_thousand.head()
~~~
![Screenshot 2022-02-10 at 15-38-36 Untitled ipynb (4) - JupyterLab.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2339630/1b7a666d-11cd-59f3-523f-076ffc6f9662.png)




### ①とポリゴンデータの連結
~~~ruby:Python3
gdf_prefectures = pd.concat([gdf_prefectures, df_per_100_thousand], axis=1)
gdf_prefectures.head()
~~~
![Screenshot 2022-02-10 at 15-59-05 Untitled1 ipynb (3) - JupyterLab.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2339630/7dd0fa0d-5b3e-3606-cf3d-59bbfba5582a.png)







### 描画
~~~ruby:Python3
bins = list(df_per_100_thousand["10万人あたり"].quantile([0, 0.125, 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 0.875, 1]))
covid19_choropleth = folium.Map(location=[39, 140],  tiles='cartodbpositron',zoom_start=5)
#covid19_choropleth = folium.Map(location=[39, 140], tiles='cartodbpositron', zoom_start=5,tiles=None)

folium.Choropleth(
    geo_data=gdf_prefectures,
    data=gdf_prefectures,
    columns=['pref', '10万人あたり'],
    key_on="feature.properties.pref",
    fill_color= "RdPu" ,
    name="10万人あたりの新規感染者",
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.2,
    legend_name='10万人あたりの新規感染者',
    bins=bins,
    reset=True,
    #highlight=True
).add_to(covid19_choropleth)

style_function = lambda x: {'fillColor': '#ffffff', 
                            'color':'#000000', 
                            'fillOpacity': 0.1, 
                            'weight': 0.1}
highlight_function = lambda x: {'fillColor': '#000000', 
                                'color':'#000000', 
                                'fillOpacity': 0.50, 
                                'weight': 0.1}


NIL = folium.features.GeoJson(
    gdf_prefectures,
    style_function=style_function, 
    control=False,
    highlight_function=highlight_function, 
    tooltip=folium.features.GeoJsonTooltip(
        fields=['name','10万人あたり'],
        aliases=['都道府県   : ','10万人あたりの新規感染者   : '],
        style=("background-color: white; color: #333333; font-family: arial; font-size: 12px; padding: 10px;") 
    )
)


minimap = folium.plugins.MiniMap(toggle_display=True, width=200, height=200, zoom_level_offset=-4)
covid19_choropleth.add_child(minimap)

covid19_choropleth.add_child(NIL)
folium.LayerControl().add_to(covid19_choropleth)
covid19_choropleth.keep_in_front(NIL)
covid19_choropleth.save("covid19_choropleth.html")
covid19_choropleth
#色パレットは、‘BuGn’, ‘BuPu’, ‘GnBu’, ‘OrRd’, ‘PuBu’, ‘PuBuGn’, ‘PuRd’, ‘RdPu’, ‘YlGn’, ‘YlGnBu’, ‘YlOrBr’, and ‘YlOrRd’から選びます。
~~~





## 完成図
![Screenshot 2022-02-10 at 16-04-23 Untitled1 ipynb (3) - JupyterLab.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2339630/15b565b6-ce07-75a0-6aa4-e11402a0513c.png)

## 総集編
~~~ruby:Python3
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
import pyproj
import pandas as pd
import numpy as np
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import folium
from folium.plugins import MiniMap





per_100_thousand = "https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/newly_confirmed_cases_per_100_thousand_population_daily.csv"
df_per_100_thousand = pd.read_csv(per_100_thousand, encoding='utf-8', index_col='Date')
# index_col='Date' で、Date 列（カラム）をインデックスに設定します。
# encoding='utf-8' で、utf-8 でエンコードします。


prefectures = 'https://japonyol.net/editor/article/prefectures.geojson'
gdf_prefectures = gpd.read_file(prefectures)






df_per_100_thousand.drop(columns='ALL', inplace=True)
df_per_100_thousand = df_per_100_thousand.T
df_per_100_thousand = pd.DataFrame(df_per_100_thousand.iloc[:, len(df_per_100_thousand.columns)-1])
df_per_100_thousand.columns = ['10万人あたり'] #カラム名を変更しておく
df_per_100_thousand = df_per_100_thousand.reset_index()
df_per_100_thousand.drop(columns='index', inplace=True)
df_per_100_thousand.head()

gdf_prefectures = pd.concat([gdf_prefectures, df_per_100_thousand], axis=1)
gdf_prefectures.head()






bins = list(df_per_100_thousand["10万人あたり"].quantile([0, 0.125, 0.25, 0.375, 0.5, 0.625, 0.75, 0.875, 1]))
covid19_choropleth = folium.Map(location=[39, 140],  tiles='cartodbpositron',zoom_start=5)
#covid19_choropleth = folium.Map(location=[39, 140], tiles='cartodbpositron', zoom_start=5,tiles=None)

folium.Choropleth(
    geo_data=gdf_prefectures,
    data=gdf_prefectures,
    columns=['pref', '10万人あたり'],
    key_on="feature.properties.pref",
    fill_color= "RdPu" ,
    name="10万人あたりの新規感染者",
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.2,
    legend_name='10万人あたりの新規感染者',
    bins=bins,
    reset=True,
    #highlight=True
).add_to(covid19_choropleth)

style_function = lambda x: {'fillColor': '#ffffff', 
                            'color':'#000000', 
                            'fillOpacity': 0.1, 
                            'weight': 0.1}
highlight_function = lambda x: {'fillColor': '#000000', 
                                'color':'#000000', 
                                'fillOpacity': 0.50, 
                                'weight': 0.1}


NIL = folium.features.GeoJson(
    gdf_prefectures,
    style_function=style_function, 
    control=False,
    highlight_function=highlight_function, 
    tooltip=folium.features.GeoJsonTooltip(
        fields=['name','10万人あたり'],
        aliases=['都道府県   : ','10万人あたりの新規感染者   : '],
        style=("background-color: white; color: #333333; font-family: arial; font-size: 12px; padding: 10px;") 
    )
)


minimap = folium.plugins.MiniMap(toggle_display=True, width=200, height=200, zoom_level_offset=-4)
covid19_choropleth.add_child(minimap)

covid19_choropleth.add_child(NIL)
folium.LayerControl().add_to(covid19_choropleth)
covid19_choropleth.keep_in_front(NIL)
covid19_choropleth.save("covid19_choropleth.html")
covid19_choropleth
~~~

















# 参考リンク集

##### 英語の勉強をしたい方向けドキュメント
https://vverde.github.io/blob/interactivechoropleth.html
##### ドキュメント-folium
https://python-visualization.github.io/folium/modules.html#folium.features.GeoJson
##### 厚生労働省のオープンデータ
https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html



# 参考文献
https://medpython.blogspot.com/2020/04/covid19-python-plot.html

https://www.monotalk.xyz/blog/python-folinum-%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%84%E9%83%BD%E9%81%93%E5%BA%9C%E7%9C%8C%E3%81%AE%E5%A4%AB%E5%A9%A6%E5%B9%B4%E9%BD%A2%E5%B7%AE%E3%82%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%83%E3%83%88%E3%81%99%E3%82%8B/

https://akatak.hatenadiary.jp/entry/2018/08/26/093839

https://qiita.com/Gyutan/items/f9b365d88a1ff89671f0

https://j-reg.com/programming/post-1665/

https://qiita.com/mamurata0924/items/23ab860f4d7429207fac#83-%E3%82%AB%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%83%83%E3%83%97%E4%BD%9C%E6%88%90

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1606/22/news030.html#opt

https://towardsdatascience.com/using-folium-to-generate-choropleth-map-with-customised-tooltips-12e4cec42af2