はじめに
本記事では、foliumを用いた地理データを地図上に可視化のうち、グループごとにマーカーを分けてマップに表示する方法を簡単に表示します。
1. グループごとにマーカーを分けてマップに表示する方法
グループごとにマーカーを分けてマップに表示する際のPythonコードを以下に示します。 folium.FeatureGroup(name=***)を用いてグループを作成して、マップに描画します。ここでは東京都内の6つの駅を3つのグループに分けて表示させてみたいと思います。田町駅・品川駅をグループ1（赤色マーカー）、東京駅・秋葉原駅をグループ2（緑色マーカー）、新宿駅・渋谷駅をグループ3（青色マーカー）としてグループ分けしています。
上記コードを実行すると下図のような地図を得られます。右上にチェックボックスが表示されており、各チェックボックスを入れたり外したりすると、それに合わせてマーカーが表示さえたり、消えたりします。
2. 事例：牛丼チェーン大手3社の店舗のマップ
それでは実例として、牛丼チェーン大手3社のすき家、吉野家、松屋の東京都内の店舗マップを作成してみたいと思います。こちらで用意した店舗名、店舗住所、店舗情報が記載されたページのリンクが書き込まれたcsvファイルを用意して、すき家を青色マーカー、吉野家を赤色マーカー、松屋を緑色マーカーとして表示しています。
上記コードを実行すると下記リンク先のような地図を得られます。右上にチェックボックスが表示されており、各チェックボックスを入れたり外したりすると、それに合わせてマーカーが表示さえたり、消えたりします。
http://sukiyasuki.starfree.jp/3sya_data/data/gyudon_map_%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E9%83%BD.html
他の都道府県のデータも下記のリンクから確認できます。
オススメ書籍
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
Python3エンジニア認定データ分析試験の教科書にもなっている書籍で、データ分析に必要なPythonの基礎手法を身に付けることができます。具体的には、numpyとpandasを用いたデータの前処理、matplotlibを用いたデータのグラフ化、scikit-learnを用いた機械学習の基礎記述方法を身に付けることができます。これ一つで基礎はバッチリで、実務でも十分活用できると思います。個人的には見やすい書籍でした。
データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析
こちらの書籍は初心者から少し記述できるようになった人、かつ数学的な理論と一緒にPythonの記述方法を理解したい方にオススメです。統計分析、パターン認識、深層学習、信号処理、時系列データといった幅広く実務で使用する手法を学びたい方にもオススメです。
東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~
こちらの基礎を抑えながら実務で必要なPython記述法を学べる書籍です。基礎を一つ一つ抑えるというよりも実務で活用できるように必要な知識を身に付けられると感じました。これ一冊あれば十分かなと思いました。
スキル修得＆転職
近年、DXの進展に伴うデジタル人材の需要の高まりに追いついていない状況が続いていると経済産業省がホームページで記載している通り、DX人材、IT人材が不足しているのが現状です。さらにコンピュータの性能向上やAI技術の発展により、よりDX人材、IT人材の需要が高まってきます。さらには、今後の長期間安定して職がある業種とも考えられます。
以下の求人では、IT業界の転職や、IT未経験だけどIT人材を志望する就活を支援してくれます。無料で会員登録もできるので、まずは登録だけでもして様子を見てみてはいかがでしょうか？
▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼
▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲
