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작성자: admin 작성일시: 2018-11-23 18:40:55 조회수: 207 다운로드: 29
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Geocoding

Geopandas가 제공하는 유용한 기능인 geocoding을 소개 하겠다. 이는 주소를 좌표로 바꾸거나, 좌표를 주소로 바꾸는 기능을 한다. 이 책에서는 geocoding을 위해서 google의 map API를 사용한다. 이 때, API를 사용하기 위해서 접근 키가 필요한데 이는 실습을 원한다면 본인이 직접 만들어야 한다. 만드는 방법은 이 페이지를 참고한다.(https://developers.googleblog.com/2016/03/introducing-google-api-console.html) (이 페이지에 나와 있는 Google Maps Android API 대신에, Geocoding API를 사용하도록 한다.)

다음 예제는 서울열린데이터광장에서 제공하는 서울시 행정구역 읍면동 위치정보 데이터를 이용해 서울의 지도를 시각화하고, 서울시 전통시장 현황 데이터에 있는 전통시장의 주소를 좌표로 바꾸어 지도 위에 점으로 나타내는 것이다.

In [1]:
import geopandas as gpd

seoul_file = "/current_directory/TL_SCCO_EMD_2015_W_SHP/TL_SCCO_EMD_2015_W.shp"
seoul = gpd.read_file(seoul_file, encoding='euckr')
seoul.tail()
Out:
EMD_CD EMD_KOR_NM EMD_ENG_NM ESRI_PK SHAPE_AREA SHAPE_LEN geometry
462 11170133 서빙고동 Seobinggo-dong 461 0.000081 0.038065 POLYGON ((126.991846532 37.52515417799998, 126...
463 11170134 주성동 Juseong-dong 462 0.000018 0.021908 POLYGON ((126.99820106 37.52447825600001, 126....
464 11170122 문배동 Munbae-dong 442 0.000012 0.018005 POLYGON ((126.970954824 37.53771650800002, 126...
465 11170103 용산동4가 Yongsan-dong 4(sa)-ga 447 0.000081 0.036409 POLYGON ((126.988095507 37.53433249699998, 126...
466 11170112 원효로1가 Wonhyoro 1(iI)-ga 449 0.000021 0.020099 POLYGON ((126.970521024 37.5415352, 126.970578...
In [2]:
market_file = "/current_directory/Book/contents.xlsx"
market = pd.read_excel(market_file)
market.tail(3)
Out:
콘텐츠 ID (필수 입력) 사용유무 (필수입력) 콘텐츠명 (필수 입력) 서브카테고리 명 (선택 입력) 시군 (선택입력) 구명 (선택입력) 새주소[도로명 주소] (조건부 선택 입력) 지번주소 키워드 다국어 (필수 입력) ... 상세 제목16 (선택 입력) 상세 내용16 (선택 입력) 상세 제목17 (선택 입력) 상세 내용17 (선택 입력) 상세 제목18 (선택 입력) 상세 내용18 (선택 입력) 상세 제목19 (선택 입력) 상세 내용19 (선택 입력) 상세 제목20 (선택 입력) 상세 내용20 (선택 입력)
346 Sijang_ddm_004 Y 동서시장 일반시장 NaN 동대문구 왕산로33길 13 동대문구 제기동 650 NaN KOR ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
347 Sijang_ddm_003 Y 경동시장 일반시장 NaN 동대문구 왕산로 147 동대문구 제기동 1018 NaN KOR ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
348 Sijang_ddm_001 Y 용두시장 일반시장 NaN 동대문구 한빛로 62-1 동대문구 용두동 231-5 NaN KOR ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

3 rows × 55 columns

In [3]:
address = "서울 특별시 " + market["지번주소"].sample(50)
address = list(address)
address[:3]
Out:
['서울 특별시 동작구 상도동 324-1', '서울 특별시 영등포구 신길동 255-9', '서울 특별시 동작구 사당동 318-8']
In [4]:
location = gpd.tools.geocode(address, provider='googlev3', api_key="your_api_key")
location.tail()
Out:
geometry address
45 POINT (127.0110531 37.5704381) 436-41 Changsin-dong, Jongno-gu, Seoul, South ...
46 POINT (127.0021911 37.4992379) 163 Banpo-dong, Seocho-gu, Seoul, South Korea
47 POINT (127.0806369 37.6167463) 157-34 Muk-dong, Jungnang-gu, Seoul, South Korea
48 POINT (127.0229047 37.630752) 54-5 Suyu-dong, Gangbuk-gu, Seoul, South Korea
49 POINT (126.8911206 37.5228224) 30 Yangpyeongdong 1(il)-ga, Yeongdeungpo-gu, S...
In [5]:
ax = seoul.plot(figsize=(11, 11), color="w", edgecolor="k")
ax.set_title("서울시 내 전통시장 들의 위치")
location.plot(ax=ax, color='r')
ax.set_axis_off()
plt.show()

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