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Civic Hack に Jupyter を

kwi
November 27, 2016

Civic Hack に Jupyter を

pydata Osaka #2 での発表資料です。バルセロナワークショップの話を持ってきました。

kwi

November 27, 2016
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Transcript

  1. Civic hack • 「オープンデータ」で行政データが使える – http://data.go.jp – http://data.kobe.lg.jp • 市民活動

    – Code for Kobe • America, Japan, Tokyo, Osaka, etc., – 自分の生活で使えるデータ
  2. VizChallenge 2016 • 神戸市の事業 • Data visualization(Open data 活用事例) •

    バルセロナと神戸でワークショップ – http://kobe-barcelona.net/ – バルセロナの自治も勉強(スマートシティ) • 作品提出
  3. 使ったデータ • 住民基本台帳 町丁目別・1歳階級別人口 • e-Stat 国勢調査 小地域 境界データ •

    幼稚園・保育園・こども園 一覧(住所) • (支給認定)2・3号申し込み状況
  4. 作品化 • Web Site / Web App 化 – せっかくのオープンデータ

    – 全部オープンソース化したかった • 手順と結果を保存したかった – Jupyter notebook – Github pages でコードとページを同時にホスト – ページ側で nbpreview (JavaScript render) する
  5. 反省点 • コンセプト上 – 「絵」で終わることが多い – 華やかにするのが難しい… – コードのココロを伝えるのは難しい… •

    技術上 – 埋め込まれた画像を他から参照したいとき… – 動画を埋め込みたいけど埋め込めないとき…
  6. geopandas > import geopandas as gpd > shp = gpd.read_file(“h12ka28101.shp”)

    > shp.columns Index(['AREA', 'AREA_MAX_F', 'CITY', 'CSS_NAME', 'CSUM', 'DIR', 'DUMMY1', 'DUMMY2', 'DUMMY3', 'DUMMY4', 'GST_NAME', 'H12KA28_', 'H12KA28_ID', 'HCODE', 'HIGHT', 'JIKAKU', 'JINKO', 'KCODE1', 'KEN', 'KEN_NAME', 'KEYCODE1', 'KEYCODE2', 'KEY_CODE', 'KIGO_D', 'KIGO_E', 'KIGO_I', 'KIHON1', 'KIHON2', 'KSUM', 'MOJI', 'NMOJI', 'N_C1', 'N_CITY', 'N_KEN', 'PERIMETER', 'SEQ_NO2', 'SETAI', 'SITYO_NAME', 'TATE', 'X_CODE', 'Y_CODE', 'geometry'], dtype='object') > shp.plot() geometryという予約語のカラムに形状データが入っている e-Statからダウンロードしてくる matplotlibで地図が描画される
  7. Geopandas 特徴 • 測地系こわくない – 緯度経度 ⇔ 基準点からの距離 – 変換は

    .crs() で一発 • 図形計算 – 面積の計算(Polyline) – 曲線は近似させる – 和・差・積など
  8. 地図可視化の落とし穴 • 面積で代表されてしまう – 元のデータが歪められて見えてしまう • えてして – 面積大=人口少ない –

    人口が多いところに興味がある – 過密地域の面積は非常に小さい • 目立たない、よく見えない