「PythonとMatplotlibを使用して米国のデータマップを作成する方法」

「PythonとMatplotlibで米国のデータマップを作成する方法」

Matplotlibチュートリアル

目を引くマップの作成

こんにちは、そしてこのチュートリアルへようこそ。

今日は、ジオデータとFacebook Connectivity Index（両方のデータソースはパブリックドメインであり、無料で使用できます）を使用して、上記のデータ可視化を作成する方法を教えます。

このようなマップは、地理情報を視覚化するのに最適であり、適切な色を選択すれば、誰の興味をも即座に引きつけます。

典型的な用途は、国（または米国の州）を世界地図上で経済規模、人口、寿命などの他の指標で比較することです。

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これらのマップは、他の可視化では見ることのできない地理的な位置に基づくパターンを明らかにすることがよくあります。

それが魅力的に聞こえるなら、正しい場所にいます。

では、チュートリアルを始めましょう。

ステップ1：データのダウンロード

始める前に、このチュートリアルに十分に興味を引くデータセットと、正確なアメリカ合衆国の地図を描くためのジオデータをダウンロードする必要があります。

地図には、Cencus.govからのシェープファイルを使用しています。以下のリンクを使用して、州と郡の両方をダウンロードできます。

補完的なデータセットを用意するために、Facebook Connectivity Indexを選択しました。これは、異なる郡に住む2人の人々がFacebookで接続されている可能性を測定します。

このリンクを使用して、接続データをダウンロードできます。

ダウンロードが完了したら、それらを解凍して適切な場所に配置してください。このチュートリアルでは./dataを使用していますが、ご自由に行ってください。

以下のようになるはずです。

いくつかのコードを書きましょう。

ステップ2：ライブラリのインポートとSeabornの準備

新しいライブラリ（これまでに私の他のMatplotlibチュートリアルを行ったことがある場合）はgeopandasであり、マップを描画するために使用します。

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