学ぶ空間データの集約 | 空間解析手法

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空間データの集約は、共通の属性に基づいて地理的特徴を要約・分析する手法。geopandas を使用すると、groupby() メソッドと集約関数を組み合わせて、「各都市の公園の総面積は？」「各地区の学校数は？」といった問いに答えることが可能。これらの技術は、複雑な地理空間データセットから有益な知見を抽出するために不可欠。


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import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 1. Load the open-source global dataset from the public URL
url = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_110m_admin_0_countries.geojson"
world = gpd.read_file(url)

# 2. Clean up column names to uppercase
world.columns = world.columns.str.upper()

# 3. Tell GeoPandas to look at the uppercase 'GEOMETRY' column now
world = world.set_geometry("GEOMETRY")

# EPSG:8857 is the Equal Earth projection, great for global land area calculations
world['CALC_AREA'] = world.to_crs(epsg=8857).geometry.area

# 5. Perform the Aggregation (The 'groupby' step)
continent_summary = world.groupby('CONTINENT').agg(
    Total_Population=('POP_EST', 'sum'),
    Average_Country_Size=('CALC_AREA', 'mean'),
    Total_Countries=('CONTINENT', 'count')
).reset_index()

# 6. Interpret the results
print("Spatial Aggregation Results by Continent ")
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)
print(continent_summary.to_string(index=False))

集約処理の後は、空間的な文脈で結果を解釈。例えば、国を大陸ごとにグループ化し人口を合計することで、世界規模での人口分布を比較可能。各大陸ごとの国の平均面積を算出することで、どの大陸に大きな国や小さな国が多いかといった空間パターンを把握できる。集約は単なる件数や合計だけでなく、平均値、最小値、最大値、カスタム統計量なども計算可能で、分析目的に応じて柔軟に対応。これらの要約は地図上で可視化することで、パターンや傾向が直感的に把握しやすくなる。

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