今治市オープンデータ一の市民所得から愛媛県内市町別総生産・市町民所得をコロプレス図化

import pandas as pd

ehime_names = {
    38201: "松山市",
    38202: "今治市",
    38203: "宇和島市",
    38204: "八幡浜市",
    38205: "新居浜市",
    38206: "西条市",
    38207: "大洲市",
    38210: "伊予市",
    38213: "四国中央市",
    38214: "西予市",
    38215: "東温市",
    38356: "上島町",
    38386: "久万高原町",
    38401: "松前町",
    38402: "砥部町",
    38422: "内子町",
    38442: "伊方町",
    38484: "松野町",
    38488: "鬼北町",
    38506: "愛南町",
}

ehime_codes = {v.rstrip("県市町"): k for k, v in ehime_names.items()}


def ehime_get_code(s):
    return ehime_codes.get(s.rstrip("県市町"), 0)

# Excelデータを取得
df1 = pd.read_excel(
    "https://www.city.imabari.ehime.jp/opendata/toukei/r0110_07.xlsx",
    sheet_name="第７-１表",
    header=None,
)

# テキスト絞り込み
df2 = df1.loc[df1.notnull().sum(axis=1) > 5, df1.notnull().sum() > 3].copy()

# 列名
df2.columns = ["県市町", "総生産金額", "構成比", "所得金額", "所得実額", "水準"]

# コロプレスの地図用に都市コードに変換
df2["コード"] = df2["県市町"].apply(lambda x: str(ehime_get_code(x)))

# 愛媛県を除く
df3 = df2[df2["コード"] != "0"]

# 愛媛県との差
df3["差"] = df3["水準"] - 100

# ソート
df3.sort_values("差", ascending=False, inplace=True)

# インデックスをリセット
df3.reset_index(drop=True, inplace=True)
df3.index += 1

# 表示
df3

	県市町	総生産金額	構成比	所得金額	所得実額	水準	コード	差
1	四国中央市	484855	9.6	292027	3369	126.8	38213	26.8
2	今治市	760221	15	490024	3120	117.5	38202	17.5
3	新居浜市	536816	10.6	364576	3061	115.2	38205	15.2
4	松前町	120927	2.4	86410	2879	108.4	38401	8.4
5	西条市	365947	7.2	303236	2816	106	38206	6
6	東温市	144091	2.8	93446	2715	102.2	38215	2.2
7	上島町	33462	0.7	18396	2618	98.6	38356	-1.4
8	伊予市	106718	2.1	92461	2536	95.5	38210	-4.5
9	伊方町	48837	1	23257	2485	93.6	38442	-6.4
10	大洲市	135130	2.7	107287	2475	93.2	38207	-6.8
11	砥部町	57646	1.1	52413	2469	93	38402	-7
12	八幡浜市	123717	2.4	83884	2451	92.3	38204	-7.7
13	松山市	1644920	32.4	1257101	2447	92.1	38201	-7.9
14	内子町	43798	0.9	37979	2317	87.2	38422	-12.8
15	宇和島市	243976	4.8	171389	2257	85	38203	-15
16	西予市	103584	2	84764	2215	83.4	38214	-16.6
17	鬼北町	23858	0.5	22909	2182	82.2	38488	-17.8
18	久万高原町	30324	0.6	17866	2173	81.8	38386	-18.2
19	松野町	8562	0.2	8562	2151	81	38484	-19
20	愛南町	56789	1.1	43952	2059	77.5	38506	-22.5

コロプレス図

!pip install folium
!wget "https://github.com/niiyz/JapanCityGeoJson/raw/master/geojson/prefectures/38.json"

import pandas as pd
import folium
import json

m = folium.Map(
    location=[33.841672, 132.765339],
    tiles="https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/blank/{z}/{x}/{y}.png",
    attr="国土地理院 白地図",
    zoom_start=9,
)

geojson = "38.json"

folium.Choropleth(
    geo_data=geojson,
    data=df3,
    columns=["コード", "差"],
    threshold_scale=[-30, -20, -10, 0, 10, 20, 30],
    key_on="id",
    fill_color="OrRd",
).add_to(m)

m.save(outfile="map.html")