streamlit-foliumで基地局の地図と一覧を表示する

import folium
import pandas as pd
import streamlit as st
from pyproj import Geod
from streamlit_folium import st_folium

# CSVデータの読み込み
df0 = pd.read_csv("https://raku10ehime.github.io/map/ehime.csv")

# 市区町村リストの取得
ehime = [
    "今治市",
    "新居浜市",
    "西条市",
    "四国中央市",
    "上島町",
    "松山市",
    "伊予市",
    "東温市",
    "久万高原町",
    "松前町",
    "砥部町",
    "宇和島市",
    "八幡浜市",
    "大洲市",
    "西予市",
    "内子町",
    "伊方町",
    "松野町",
    "鬼北町",
    "愛南町",
]

# セレクトボックスの作成
option = st.selectbox("どの地域を選択しますか？", ehime)

# 選択された市区町村でデータフレームをフィルタリング
df1 = df0[df0["市区町村"] == option][["場所", "緯度", "経度", "eNB-LCID", "PCI", "color", "icon"]]
df1 = df1.rename(columns={"緯度": "lat", "経度": "lng"}).copy()

lat, lng = df1["lat"].mean(), df1["lng"].mean()

# マップの初期化
m = folium.Map(
    location=[df1["lat"].mean(), df1["lng"].mean()],
    tiles="https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/pale/{z}/{x}/{y}.png",
    attr='&copy; <a href="https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html">国土地理院</a>',
    zoom_start=12,
)

# データフレームからマーカーを追加
for _, row in df1.iterrows():
    folium.Marker(
        location=[row["lat"], row["lng"]],
        popup=folium.Popup(f'<p>{row["場所"]}</p>', max_width=300),
        tooltip=row["場所"],
        icon=folium.Icon(color=row["color"], icon=row["icon"]),
    ).add_to(m)

# マップをstreamlitに表示
st_data = st_folium(m, width=700, height=500)

# マップ境界内のデータフィルタリングと距離計算
if st_data:
    bounds = st_data["bounds"]
    center = st_data.get("center", {"lat": lat, "lng": lng})

    southWest_lat = bounds["_southWest"]["lat"]
    southWest_lng = bounds["_southWest"]["lng"]
    northEast_lat = bounds["_northEast"]["lat"]
    northEast_lng = bounds["_northEast"]["lng"]

    # 境界内のポイントをフィルタリング
    filtered_df = df1.loc[
        (df1["lat"] >= southWest_lat)
        & (df1["lat"] <= northEast_lat)
        & (df1["lng"] >= southWest_lng)
        & (df1["lng"] <= northEast_lng)
    ].copy()

    # 距離計算
    grs80 = Geod(ellps="GRS80")
    filtered_df["distance"] = filtered_df.apply(
        lambda row: grs80.inv(center["lng"], center["lat"], row["lng"], row["lat"])[2], axis=1
    )

    # 距離でソート
    filtered_df.sort_values("distance", inplace=True)

    # 結果を表示
    df2 = filtered_df[["場所", "eNB-LCID", "PCI", "distance"]]
    st.dataframe(df2, width=700)