[Brightics | 프로젝트] 서울시 지도 시각화하기 : 브라이틱스 Map vs 파이썬 Forlium 비교

이번 시간은 지난 포스팅에서 예고한 대로

브라이틱스를 활용한 지도 시각화 방법을 공유해드릴까 합니다 !!

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아무래도 도시 연구나 지역 간 비교를 할 때

직접 지도 위에서 수치를 나타내면 더 한 눈에 이해하기 쉽죠.

여러분들은 주로 어떤 방식으로 구현하고 계신가요 ??

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아마 많은 분들께서​ 파이썬 내장 라이브러리인 Forlium을 사용하실 것 같아요 .

저도 마찬가지구요 !!

그래서 이번 시간엔 동일한 분석과정에 대해서

파이썬의 Forlium 기능과 브라이틱스의 Map 기능을 동시에 보여드릴테니

선택은 여러분의 몫입니다 ㅎㅎ ~!

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파이썬 Forlium

 

[ 사용 데이터 ] : 먼저 저는 지난 시간에 완성한 건강고위험군 군집을 사용할 예정이에요.

건강 고위험군으로 군집화한 지역을 지도 상에 나타내보겠습니다.

★클러스터는 아래를 확인해주세요 ! ★

아 참고로,

이번 시간에는 위치를 마커로 점찍어보는 등 장소들의 분포를 알아본다기 보다

'공통 군집으로 묶인 지역들이 지도 위치상으로 근접해있는지를 알아보기 위함'임을

잠시 짚고 넘어갈게요 !!

#필요한 package import
import folium
import pandas as pd

먼저 ​필요한 package를 import해줍니다.

다른 작업은 제외하고 오직 시각화만을 위한 최소한의 패키지입니다.

raw_data = [
            ['강동구',4], ['송파구',1], ['강남구',1], ['서초구',1], ['관악구',4],
            ['동작구',4], ['영등포구',4], ['금천구',3], ['구로구',4], ['강서구',4],
            ['양천구',4], ['마포구',4], ['서대문구',2], ['은평구',4], ['노원구',2],
            ['도봉구',4], ['강북구',3], ['성북구',3], ['중랑구',3], ['동대문구',4],
            ['광진구',1], ['성동구',4], ['용산구',2], ['중구', 4], ['종로구',4]           
]
data = pd.DataFrame(raw_data, columns=['name', 'value'])
data

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클러스터별로 나누어진 서울시 구를 직접 클러스터 번호에 맞춰 리스트를 만들어줍니다.

그리고 데이터프레임 형식으로 바꿔줍시다.

geo_json = 'https://raw.githubusercontent.com/southkorea/seoul-maps/master/kostat/2013/json/seoul_municipalities_geo_simple.json'


m = folium.Map(
    location = [37.566345, 126.977893], zoom_start = 10.5
)

folium.Choropleth(
    geo_data = geo_json,
    name = 'choropleth',
    data = data,
    columns = ['name','value'],
    key_on = 'feature.properties.name',
    fill_color = 'BuPu',
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity = 0.2,
).add_to(m)

m

그 후 folium 패키지를 이용하여 Map을 생성합니다.

위치에는 서울 시청의 경도, 위도를 작성해주었어요

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지도를 그리기 위해 사용할 json 파일을 불러옵니다.

저는 서울시 전체를 지도상에 표현할 것이기 때문에 서울을 나타내고 있는 json이 필요한데요,

위 json파일은 https://github.com/southkorea/southkorea-maps 이 곳 깃허브에 있는

https://raw.githubusercontent.com/southkorea/southkorea-maps/master/kostat/2013/json/skorea_submunicipalities_geo_simple.json 의 json파일을 사용하였습니다.

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위의 json 파일은 서울 전국의 모든 구의 위치 정보를 담고 있어요.

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featurecollection 안에서 feature별로 보면 properties안에 정보들이 들어있어요.

그래서 우리가 name, value로 정한 이름과 동일하면 된답니다.

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최종적으로 지도 상에서 군집별로 색을 입힌 화면을 보실 수 있습니다 

 

브라이틱스 Maps

그렇다면 브라이틱스로 구현해보면 어떨까요 ?-?

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지난 시간 브라이틱스의 <Hierarchical Clustering> 함수로 4개의 클러스터로 군집화해서 위의 결과가 나왔는데요,

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그 다음, ​구 별로 경도와 위도값 찾아줍니다 .

저는 단순히 좀 큼직한 단위여서 쉽게 일일이 넣어줄 수 있었네요 ㅎㅎㅎ

Join함수를 사용해 두 데이터셋을 동일한 index를 기준으로 합쳐주시면 됩니다.

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경도와 위도값이 넣어진 데이터셋에서 chart 종류 중 map을 클릭해주세요

이때 map type을 서울 지도로 선택해주시면 되겠어요 !!!

지도 모습 ​

 

 

그치만 Brightics 상에서는 기본 값으로 world.json만 제공을 하고 있다는 사실 ... !!!

아래 튜토리얼 속에서 직접 224_seoul_municipalities_geo.json 을 다운받아주세요 ㅎㅎ

 

https://www.brightics.ai/kr/docs/ai/s1.0/tutorials/224_py_mean_shift?type=insight 

Brightics Studio

 

서울 맵을 다운로드하여 <brightics studio 설치경로>\visual-analytics\lib\map 위치에 복사해 넣은 후

Brighitcs를 끄고 다시 가동시켜주면 안에 들어와있을 거에요 ~

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이제 경도와 위도를 넣어주기만 하면

두둥 .. 바로 등장해버립니다 ^^

 

확실히 군집1 이 강남구쪽에 밀집되어 있고, 군집3은 강북외곽지역에 밀집되어 있네요 !

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너무 간단하죠 ??!!

빨리 시각자료, 그래프를 보고 싶다는 생각이 든다면

바아로 그냥 Brightics 를 켜주시면 된답니다 ^^

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물론 코딩으로 옵션들을 더 상세히 조정해가는 과정이

필요하긴 하겠지만요 ~ !

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이렇게 파이썬 기능과 브라이틱스 내 기능도 간단히 비교해보았습니다.

다음 시간에는 본격적으로 이 Map으로 위치들을 나타내기 위한 작업을 가져와보겠습니다.

 

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*해당 게시글은 Brightics 서포터즈 활동의 일환으로 작성된 포스팅 입니다.

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