Geopandas분석(5) 주변 폴리곤 선택하는 알고리즘

geopandas 분석방법 (5)

주변 폴리곤 선택하는 알고리즘 앞서 본 분석방법(4)에 이어서 진행한다.

(1) 데이터 설명

데이터는 지하철 데이터와 행정동 데이터가 있다.

• 지하철 데이터

• 행정동 데이터

(2) 지하철역 주변 n개의 폴리곤

함수를 이용해서 거리를 찾는 알고리즘이다. 해당 지하철역과 각 행정동의 거리를 구한 뒤, 평균보다 작은 것들 중 원하는 n개를 찾아준다.

def  around_n_point(subway_name,n):

g_sub=subway_geo[subway_geo['name']==subway_name]['geometry']

cen_str_df['거리']=cen_str_df.geometry.distance(g_sub[0])

return  cen_str_df[cen_str_df['거리']<cen_str_df['거리'].mean()].sort_values(by=["거리"])[:n]

around_n_point('회기역',3)

라고 하면

회기역에 가까운 3개의 행정동을 계산해준다. 시각화를 통해 잘 맞춘 것을 확인할 수 있다.

location=around_n_point('회기역',3)

m = folium.Map(location=[37.586133, 126.954086], zoom_start=11)

folium.GeoJson(location).add_to(m)

m