Jupyterとpandas、foliumで埼玉県川口市の観光地を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県川口市の観光地を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/4d629c87-d650-4d15-bbae-ac636ecf17a2/resource/05bdd1de-bc26-4906-a759-6fbb951887a3/download/04kankou-kawaguchisi.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.837738, 139.724171], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['観光地_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['観光地_緯度'], dt['観光地_経度']], popup=dt['観光地_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【川口市】観光地情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/kankou-kawaguchisi

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県川口市の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県川口市の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/f3d02cc1-13d2-4540-a4f0-1de2f8567777/resource/eee3d861-70f8-4237-8994-d7dbb641a25c/download/01sisetu-kawaguchisi.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.837738, 139.724171], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設＿緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設＿緯度'], dt['施設＿経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【川口市】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/sisetu-kawaguchisi

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県北本市の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県北本市の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/327101f6-7ced-4012-b78a-2156852d77bd/resource/e39fb900-b199-40e1-bb91-837e4be7abd7/download/sisetu-kitamotosi.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[36.026768, 139.530211], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設_緯度'], dt['施設_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【北本市】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/kitamotosikoukyousisetu

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県さいたま県の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県さいたま県の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/835cd16f-59b2-40d7-a6cd-b3d2746c101c/resource/8bcd0851-9491-480b-9ba9-c9edd97db094/download/sisetu-saitamaken.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[36.001729, 139.445482], zoom_start=10)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設_緯度'], dt['施設_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【埼玉県】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/a2290sisetu
名称,施設_緯度,施設_経度

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県さいたま市の観光地を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県さいたま市の観光地を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/e0dc36c6-e493-43a0-b14f-b89bb1d5b5d5/resource/ce10f24b-0949-47d2-9c93-4a825f9a980c/download/kankouti-saitamasi.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.881729, 139.645482], zoom_start=12)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['観光地_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['観光地_緯度'], dt['観光地_経度']], popup=dt['観光地_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【さいたま市】観光地情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/saitama-kannkouti

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県さいたま市の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県さいたま市の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/2da78a46-210b-4237-80d3-a5e805bf72cd/resource/7f272d4a-ca3d-456d-badc-76934eaf78b0/download/sisetu-saitamasi.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.881729, 139.645482], zoom_start=12)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設_緯度'], dt['施設_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【さいたま市】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/saitama-koukyousisetu

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県さいたま市のAED設置場所を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県さいたま市のAED設置場所を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/a14e2eb3-9699-479b-bc02-f3516c374dab/resource/f979b227-9c7f-4826-b240-785d31b5072c/download/aed-saitamasi.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.881729, 139.645482], zoom_start=12)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['設置場所_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['設置場所_緯度'], dt['設置場所_経度']], popup=dt['設置場所_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【さいたま市】AED設置場所情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/saitama-aed

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県のバスまちスポット・まち愛スポットを地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県のバスまちスポット・まち愛スポットを地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/22c35a0b-0ae5-49e7-aca8-bd7cd66fa9e9/resource/56094f60-6ea3-4066-bf7d-bb457201a1a9/download/bus-machi20170301.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.964478, 139.294199], zoom_start=10)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['緯度'], dt['経度']], popup=dt['登録番号']+dt['施設名']).add_to(fm)
fm

〇元データ
バスまちスポット・まち愛スポット
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/e0135521-56f5-433d-ab45-d196ba32b59b

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県越生町の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県越生町の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/245e96bb-40cc-43bd-8486-87374cc6982c/resource/1ccc02b7-030c-428b-84d0-ab2c9c08533b/download/sisetu-ogosemachi.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.964478, 139.294199], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設_緯度'], dt['施設_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【越生町】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/sisetu-ogosemachi

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県日高市の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県日高市の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/0b28b7ae-cb84-49be-8816-01b9f08c5d6e/resource/180df933-9d4f-4f91-ae04-2fd314523da5/download/.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.907796, 139.339026], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設_緯度'], dt['施設_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【日高市】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/http-www-city-hidaka-lg-jp-9-1667-41-html-siyakusyo

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県日高市のAED設置場所を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県日高市のAED設置場所を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/ae3b7d9d-de7b-4eb0-b260-b89601965a6b/resource/9b938c09-8ad1-4d0d-a0fb-a3473e9288e2/download/aed.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.907796, 139.339026], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['設置場所_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['設置場所_緯度'], dt['設置場所_経度']], popup=dt['設置場所_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【日高市】AED設置場所情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/hidaka-lg-jp-9-1667-41-html-siyakusyo

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県行田市のAED設置場所を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県行田市のAED設置場所を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/d8fc9aaa-2526-4473-8f47-7d1ffc564734/resource/8d847009-c659-4c89-b9d1-85f4259ccb3f/download/08aed.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[36.138949, 139.455643], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['設置場所_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['設置場所_緯度'], dt['設置場所_経度']], popup=dt['設置場所_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【行田市】AED設置場所情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/aed-gyodashi

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県鶴ヶ島市のAED設置場所を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県鶴ヶ島市のAED設置場所を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/a5cda9f3-8f04-4e44-9335-c75af7f59b0a/resource/9a3fe879-1808-43f1-8d9c-9c9098885b29/download/aed-tsurugashima.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.934515, 139.393098], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['設置場所_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['設置場所_緯度'], dt['設置場所_経度']], popup=dt['設置場所_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【鶴ヶ島市】AED設置場所情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/aed-tsurugashima

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県吉見町の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県吉見町の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/c93ac792-c95d-47fa-8e80-1ae9b9b7e4ec/resource/b76e5231-2c0c-434f-b2a4-1f953616dada/download/01.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[36.039853, 139.453728], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設_緯度'], dt['施設_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【吉見町】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/yoshimi-koukyousisetu

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県吉見町のAED設置場所を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県吉見町のAED設置場所を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/2cb32f38-0308-40bc-879d-0608f15fab41/resource/0880b9d2-fe53-4d48-8b46-8d5f9dc95af3/download/08aed.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[36.039853, 139.453728], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['設置場所_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['設置場所_緯度'], dt['設置場所_経度']], popup=dt['設置場所_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【吉見町】AED設置場所情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/yoshimi-aed

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県吉見町の観光地を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県吉見町の観光地を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/92c36ab3-7c86-497a-9c0e-e47c7442e404/resource/70933561-3db7-44db-8823-d0b7fe3a45d7/download/04.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[36.039853, 139.453728], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['観光地_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['観光地_緯度'], dt['観光地_経度']], popup=dt['観光地_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【吉見町】観光地情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/yoshimi-kankou

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県戸田市の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県戸田市の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/f773c9e5-dd6a-4505-ac2d-1de5564ad44e/resource/5eed0b7e-2b78-47f4-999d-23874765bb03/download/01.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.825355, 139.655402], zoom_start=14)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設_緯度'], dt['施設_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【戸田市】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/shisetsu-todashi

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県戸田市の観光地を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県戸田市の観光地を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/30c3a119-e30e-4b42-9c78-466832c1e85f/resource/3693947d-3fd1-47a1-8bcf-82625263b816/download/04.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.825355, 139.655402], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['観光地_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['観光地_緯度'], dt['観光地_経度']], popup=dt['観光地_名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【戸田市】観光地情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/kankouchi-todashi

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県戸田市の景観情報を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県戸田市の景観情報を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/f1656b34-3ba8-42ff-8942-6e25d9ac4cbf/resource/2afb133b-972f-4512-8815-44085b31d813/download/09-.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.825355, 139.655402], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['場所_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['場所_緯度'], dt['場所_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【戸田市】景観情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/keikan-todashi

Jupyterとpandas、foliumで埼玉県草加市の公共施設を地図に描画する

Jupyterとpandas、foliumを使用して、以下のコードで埼玉県草加市の公共施設を地図に描画する事ができます。

〇出力画面

〇サンプルコード

import folium
import pandas as pd
import math

df = pd.read_csv("https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/6f160ba7-984d-4043-9b51-6287c0c44a27/resource/b0cb7130-aa76-4e79-a7bd-d5e4256bcbe8/download/01kokyoshisetsu20170612.csv", encoding="cp932")
#display(df)
fm = folium.Map(location=[35.825355, 139.805402], zoom_start=13)

for i, dt in df.iterrows():
  if not math.isnan(dt['施設_緯度']):
    folium.Marker(location=[dt['施設_緯度'], dt['施設_経度']], popup=dt['名称']).add_to(fm)
fm

〇元データ
【草加市】公共施設情報
https://opendata.pref.saitama.lg.jp/data/dataset/kokyoshisetsu-soka