Pythonによる地理空間データの分析

Pythonでの地理空間データ分析

Pythonコードを使用した実践的なデータ分析ポスト。

はじめに

ジオスペーシャルデータサイエンスは私の興味の一つです。データを地図上に視覚化し、データポイント間の関係性が素早く洞察をもたらすことに魅力を感じます。

私はこのデータサイエンスの分野が、食料品店、レンタカー、物流、不動産など、あらゆるビジネスに非常に有用であると考えています。この記事では、アメリカのノースカロライナ州アッシュビル市のAirBnbのデータセットについて説明します。

ちなみに、その都市にはアメリカでも最も素晴らしい不動産の一つがあります。バンダービルト家に所属していて、長い間国内最大の私有地でした。とても訪れる価値がありますが、それはここでは主要な話題ではありません。

この演習で使用するデータセットは、アシュビル市のAirBnbのレンタル物件です。Creative Commons Attribution 4.0 International Licenseのもと、彼らのウェブサイトのhttp://insideairbnb.com/get-the-dataから直接ダウンロードできます。

• MEMSセンサーデータの探索的分析
• LangChainとPinecone Vector Databaseを使用したカスタムQ&Aアプリケーションの構築
• 「このAI論文は、すべての科学分野をカバーする学術データを含む26億以上のトリプルを持つ包括的なRDFデータセットを紹介しています」

さあ、仕事に取りかかりましょう。

ジオスペーシャルデータサイエンス

この記事での知識の大部分は、以下に言及されている本（Applied Geospatial Data Science with Python、David S. JORDAN著）から得られています。では、セッションにいくつかのモジュールをインポートしてみましょう。

import pandas as pdimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as pltimport pysalimport splotimport reimport seaborn as snsimport folium# ポイントマップのためのimport geoplot.crs as gcrsimport geoplot as gplt

注意してください。これらのモジュールのいくつかは、あなたにとっても新しいかもしれません。必要なパッケージをインストールするには、pip install module_nameを使用してください。私の場合、pysalとgeoplotは新しいモジュールなので、インストールする必要がありました。

次に、AirBnbからデータを読み込みます。

# リストファイルを開くlistings = pd.read_csv('/content/listings.csv',                       usecols=['id', 'property_type', 'neighbourhood_cleansed',                                'bedrooms', 'beds', 'bathrooms_text', 'price'…

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