본 repository는 대한민국 행정동 경계 파일의 2021년 4월자 업데이트 데이터로 구성한 것입니다.
plotly.express
를 이용한 간단 사용법 (서울 구별 인구 시각화)
해당 코드는 seoul_pop.ipynb
에 있습니다.
import os, json
import pandas as pd
import plotly.express as px
!git clone https://github.com/raqoon886/Local_HangJeongDong.git
os.chdir('./Local_HangJeongDong')
with open('./hangjeongdong_서울특별시.geojson', 'r') as f:
seoul_geo = json.load(f)
seoul_info = pd.read_csv('./sample.txt', delimiter='\t')
seoul_info = seoul_info.iloc[3:,:]
seoul_info = seoul_info[seoul_info['동']!='소계']
seoul_info['full_name'] = '서울특별시'+' '+seoul_info['자치구']+' '+seoul_info['동']
seoul_info['full_name'] = seoul_info['full_name'].apply(lambda x: x.replace('.','·'))
seoul_info['인구'] = seoul_info['인구'].apply(lambda x: int(''.join(x.split(','))))
fig = px.choropleth_mapbox(seoul_info,
geojson=seoul_geo,
locations='full_name',
color='인구',
color_continuous_scale='viridis', featureidkey = 'properties.adm_nm',
mapbox_style='carto-positron',
zoom=9.5,
center = {"lat": 37.563383, "lon": 126.996039},
opacity=0.5,
)
fig