코로나 확진자 수 통계 분석하기 - 2

 

지도에 표기하여 시각화하기

코로나19 확진자 수의 분포도 범주별로 지도 위에 시각화해보겠습니다.

 

다음과 같이 데이터 업로드 코드를 수행합니다.

 

import pandas as pd
import io
from google.colab import files

file_uploaded = files.upload()

 

사용한 데이터는 '서울시 코로나19 자치구별 확진자 발생동향' 입니다.

 

구별로 확진자 수를 나누어 로드한 후 데이터를 시각화합니다.

 

import numpy as np
import pandas as pd
import folium
import json

non_smoke_area = pd.read_csv(io.BytesIO(file_uploaded['서울시 코로나19 자치구별 확진자 발생동향.csv'])
                    , encoding='cp949')

#첫번째 로우
counts = non_smoke_area.loc[0]

datas = []
for i in range(0, len(counts)):
  if i % 2 == 1:
    #'XX구 전체' >> 'XX구' 변환
    gu_name = non_smoke_area.columns[i].split(" ")[0]

    # 새로운 배열에 추가
    datas.append([gu_name, counts[i]])

# '기타' 데이터 삭제
del datas[len(datas) - 1]

real_numOfInfected = pd.DataFrame(datas, columns = ['name', 'values'])
real_numOfInfected = real_numOfInfected.sort_values(by = 'name')

데이터 로드

 

geo_json = 'https://raw.githubusercontent.com/southkorea/seoul-maps/master/kostat/2013/json/seoul_municipalities_geo_simple.json'

m=folium.Map(
    location = [37.5502, 126.982],
    tiles = 'Stamen Terrain',
    zoom_start = 11.2
)

folium.Choropleth(
    geo_data = geo_json,
    name = 'choropleth',
    data = real_numOfInfected,
    columns = ['name', 'values'],
    key_on = 'feature.properties.name',
    highlight = True,
    fill_color = 'PuRd',
    fill_opacity = 0.5,
    line_opacity = 1
).add_to(m)
m

데이터 시각화입니다.

 

결과

 

감사합니다.