تصوير البيانات باستخدام الخرائط في بايثون

في هذا المقال سوف نستعرض كيفية تصوير البيانات على مستوى مناطق المملكة، وذلك من خلال بيانات السكان SA_population وكذلك من خلال البيانات الجغرافية للمناطق SA_regions. سوف نتبع الخطوات التالية:

اولاً: تحميل المكتبات المطلوبة

In:
import folium
import pandas as pd
import geopandas as gpd

ثانياً: تحميل بيانات السكان والبيانات الجغرافية للمناطق

In:
SA_population = pd.read_csv('media/SA_population.csv',encoding='utf8')
print(SA_population.head(2))
Out:
   الجنسية    المحافظة    المدينة      المنطقة     النوع     السكان
0   سعودي    ميسان  (القان) ابوضروه  مكة المكرمة  أنثى       8
1   سعودي    ميسان  (القان) ابوضروه  مكة المكرمة   ذكر       9

In:
SA_regions=gpd.read_file('media/SA_regions.json')
SA_regions.rename(columns={"name": "المنطقة"}, inplace=True)
print(SA_regions.head(2))
Out:
  المنطقة                                           geometry
0  القصيم  POLYGON ((41.23742 25.47977, 41.24561 25.47945...
1  الرياض  POLYGON ((41.97361 23.85194, 41.97388 23.81028...

ثالثاً: تهيئة البيانات السكانية

من خلال تجميع عدد السكان على مستوى المناطق وكذلك إضافة عمود نسبة سكان كل منطقة من العدد الإجمالي

In:
Regions_population=SA_population.groupby(['المنطقة'], as_index=False)['السكان'].sum()
Regions_population["النسبة"] = round((Regions_population['السكان'] / Regions_population['السكان'].sum()) * 100)
print(Regions_population.head(2))
Out:
  المنطقة   السكان       النسبة
0  الباحة   339174     1.0
1  الجوف   595822     2.0

رابعاً: دمج بيانات السكان والبيانات الجغرافية للمناطق لتسهيل عملية تصويرها

In:
SA_regions_pop=SA_regions.merge(Regions_population,on="المنطقة")
print(SA_regions_pop.head(2))
Out:
   المنطقة                                       geometry       النسبة       السكان        
0  القصيم  POLYGON ((41.23742 25.47977, 41.24561 25.47945...  1336179     4.0
1  الرياض  POLYGON ((41.97361 23.85194, 41.97388 23.81028...  8591748    27.0

خامساً: تصوير البيانات على الخريطة

In:
SA_map = folium.Map(location=[23,45], zoom_start=5, tiles="Stamen Watercolor")
bins = list(SA_regions_pop['النسبة'].quantile([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1]))
choropleth = folium.Choropleth(
    geo_data=SA_regions_pop,
    name='choropleth',
    data=SA_regions_pop,
    columns=['المنطقة', 'النسبة'],
    key_on='feature.properties.المنطقة',
    fill_color='YlGn',
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.3, 
    legend_name='التوزيع النسبي للسكان على مستوى المناطق',
    bins=bins,
    reset=True
).add_to(SA_map)

style_function = "font-size: 15px; font-weight: bold"
choropleth.geojson.add_child(
    folium.features.GeoJsonTooltip(['المنطقة','السكان','النسبة'], style=style_function, labels=True))
SA_map

ملاحظة:

من خلال خيار (tiles) يمكن التحكم في عرض واجهة الخريطة ومميزاتتها بما يتناسب مع الأغراض المختلفة كما في الكود أدناه:

folium.TileLayer('Stamen Terrain').add_to(SA_map)
folium.TileLayer('Stamen Toner').add_to(SA_map)
folium.TileLayer('Stamen Water Color').add_to(SA_map)
folium.TileLayer('cartodbpositron').add_to(SA_map)
folium.TileLayer('cartodbdark_matter').add_to(SA_map)
folium.LayerControl().add_to(SA_map)
SA_map

المصادر:
بيانات السكان – الهيئة العامة للاحصاء
البيانات الجغرافية للمناطق – github.com