学ぶチャレンジ：地理空間データの分析

セクション 1. 章 5

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このチャレンジでは、Python を用いた地理空間データ分析の理解を実際のデータセットで応用し、結果を可視化します。geopandas と matplotlib ライブラリを使用して、選択した大陸の空間データを読み込み、フィルタリングし、プロットします。このプロセスを通じて、地理データセットへのアクセス、属性データに基づく操作、明確で有益な地図の作成スキルを強化します。

まず、世界地図データセットを分析のベースレイヤーとしてどのように利用できるかを考えます。地理空間データセットには、しばしば世界の境界情報が含まれており、特定の地域や大陸に絞り込むことが可能です。Natural Earth データセットはそのような情報の一般的なソースであり、各国にcontinent 属性が含まれています。

このワークフローを説明するために、世界の国データセットを読み込み、特定の大陸でフィルタリングし、関心のある地域を強調する可視化を作成する方法を示します。以下のコードサンプルは、アフリカ諸国を抽出してプロットする方法を示しており、南アメリカに対して説明した方法と同様です。


              1234567891011121314151617181920
            
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the world countries dataset from Natural Earth (GeoJSON format)
world_url = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_110m_admin_0_countries.geojson"
world = gpd.read_file(world_url)

# Filter for African countries using the 'CONTINENT' column
africa = world[world['CONTINENT'] == 'Africa']

# Plot all world countries in light gray
ax = world.plot(color='lightgray', edgecolor='white', figsize=(10, 6))

# Overlay African countries in green
africa.plot(ax=ax, color='mediumseagreen', edgecolor='black', label='Africa')

# Add a title and legend
plt.title("Countries of Africa")
plt.legend()
plt.show()

この手法は、データセット内のフィルタ値を変更することで任意の大陸に適用できます。CONTINENT 列によるフィルタリングにより、特定の地域に焦点を当てることができ、フィルタリングしたデータをベースマップ上に重ねることで、関心領域を際立たせます。さらに、色やラベル、その他のプロット設定を調整することで、地図をカスタマイズできます。

注意

データセットで利用可能な大陸名の一覧は、CONTINENT 列のユニークな値を確認することで調べることができます。すべての選択肢を確認するには、print(world['CONTINENT'].unique()) を使用してください。例えば、"Asia"、"Europe"、"Oceania" などがあります。

タスク

スワイプしてコーディングを開始

提供されたURLから世界の国データセットを読み込む。
データセットから南アメリカまたはアフリカ以外の大陸に属する国のみを抽出する。
薄いグレーでベースとなる世界地図を描画する。
選択した大陸の国々を、青や緑以外の目立つ色で重ねて表示する。
地図にタイトルと凡例を追加する。

コードは、選択した大陸が明確に強調された地図を生成する必要があります。

解答

実践的な練習のためにデスクトップに切り替える下記のオプションのいずれかを利用して、現在の場所から続行する

すべて明確でしたか？

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