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shpファイルとkmlファイルを作る
明日1限マップ公開する予定だけど、その前にもうこの記事出すことにした。まあ問題ないでしょうから
時刻表を基に1限マップ用のデータを作るという作業をようやく終えた。今度はいよいよ、そのデータをGISに載せる。しかし、データをそのまま利用することはできない。
CSVでもExcelファイルでもいけない。GIS用に、shpファイルを作る必要がある。これ以外にもGIS向けのファイル形式はあるが、前回にならってshpファイルを採用した。ちなみに、shpファイルを作るためのコードは、去年日吉版を作るにあたり、ChatGPTに作成してもらった。今回も、そのコードを再利用し、一部は今回のために変更を加えた。
細かい説明はともかく、とにかく作業の部分だけを記しておく。相も変わらず雑な備忘録である。
Excel上で評価を並べ替える
今回はkmlファイルも併せて作成する。これはGoogle Mapでの表示も可能にするためだ。Map上のプロットについて、アイコンを変更できるので、従来の凡例に基づきランク(ABC)ごとに色を変えたい。
![](https://assets.st-note.com/img/1709915248623-vv5GFhr7TI.png?width=1200)
まずはこんな感じで、データを全てgrade(E列)のアルファベット順に並べ替えた。ちなみにgrade以外の情報は「駅データ.jp」より取得している。これも去年と同じだ。
Q列にあるのは、Pythonでデータを定義づけるために作成した。例えばセルQ2には
="['"&C2&"', '"&D2&"', '"&E2&"', "&F2&", "&J2&", "&K2&"], "
と入力している。なお、セルQ1もコード上で必要になるのだが、
="['"&C1&"', '"&D1&"', '"&E1&"', '"&F1&"', '"&J1&"', '"&K1&"'], "
となっていることに注意してほしい。下図はQ1,2を拡大したものだが、Q2は駅名と時刻とgradeだけクオーテーションが付いている。対してQ1は全ての文字列をクオーテーションで囲う必要がある。
![](https://assets.st-note.com/img/1709915626452-Ziriu4VCtG.png?width=1200)
現時点でかなり読みにくい文章で、大変申し訳ない。備忘録でしかないので、もし不明な点があれば気兼ねなく問い合わせてください。
Pythonを利用する
さて、今後用いるのはP,Q列だ。A~Iまで評価があるが、Fまではさっき執筆前に終えたので、Gの作業を進める。Pythonには予めgeopandasとsimplekmlをインストールしてください。
ベースとなるコードは以下の通り。
#三田キャン1限マップ用shpファイル作成Pythonコード
import geopandas as gpd
#データのリストを作成
data = [
ここにデータをペーストする
]
#geopandasのDataFrameを作成
df = gpd.GeoDataFrame(data, columns=['station_name', 'time', 'grade', 'line_cd', 'lon', 'lat'],
geometry=gpd.points_from_xy([record[4] for record in data], [record[5] for record in data]))
#座標系情報の設定
df.crs = "EPSG:4326"
#保存先のディレクトリパスを指定
save_dir = r"(任意のパス)"
#shpファイルとして保存
df.to_file(save_dir + '/任意のファイル名.shp')
#import simplekml
#simplekmlのインスタンスを作成
kml = simplekml.Kml()
#GeoDataFrameから各行をループしてポイントを追加
for index, row in df.iterrows():
# addpointメソッドを使って、緯度経度、名前、説明等を設定
pnt = kml.newpoint(name=row['station_name'], coords=[(row['lon'], row['lat'])])
pnt.description = f"Time: {row['time']}, Grade: {row['grade']}, Line Code: {row['line_cd']}"
#KMLファイルを保存
kml.save(f"{save_dir}/任意のファイル名.kml")
コード内の「ここにデータをペーストする」と「任意のファイル名」は適宜変更していただきたい。
このコードのほぼすべてはChatGPT 3.5が作成したものだ。コマンドプロンプト上でエラーが発生すればいちいちChatGPTに相談した。その何回にも渡る修正と実行によって完成した。無料版でもそれなりにコーディングできるので、金銭の生じないようなプログラミングにはとても有効だと思う。
![](https://assets.st-note.com/img/1709915913726-XPvmNp2fLd.png?width=1200)
上図のように、評価GのP,Q列をコピーする。私は、先のPythonコードをメモ帳に貼り付け、「ここにデータをペーストする」の部分にP,Q列を貼り付けた。
#三田キャン1限マップ用shpファイル作成Pythonコード
import geopandas as gpd
#データのリストを作成
data = [
['熱海', '646', 'G', 11504, 139.077679, 35.103573],
['来宮', '643', 'G', 11504, 139.065575, 35.098723],
['伊豆多賀', '638', 'G', 11504, 139.066847, 35.059411],
(中略)
['塔ノ沢', '645', 'G', 99339, 139.094016, 35.234521],
['大平台', '635', 'G', 99339, 139.073849, 35.238664],
['下館', '631', 'G', 99330, 139.978582, 36.304275],
]
#geopandasのDataFrameを作成
df = gpd.GeoDataFrame(data, columns=['station_name', 'time', 'grade', 'line_cd', 'lon', 'lat'],
geometry=gpd.points_from_xy([record[4] for record in data], [record[5] for record in data]))
#座標系情報の設定
df.crs = "EPSG:4326"
#保存先のディレクトリパスを指定
save_dir = r"(任意のパス)"
#shpファイルとして保存
df.to_file(save_dir + '/MitaFirstG.shp')
import simplekml
#simplekmlのインスタンスを作成
kml = simplekml.Kml()
#GeoDataFrameから各行をループしてポイントを追加
for index, row in df.iterrows():
# addpointメソッドを使って、緯度経度、名前、説明等を設定
pnt = kml.newpoint(name=row['station_name'], coords=[(row['lon'], row['lat'])])
pnt.description = f"Time: {row['time']}, Grade: {row['grade']}, Line Code: {row['line_cd']}"
#KMLファイルを保存
kml.save(f"{save_dir}/MitaFirstG.kml")
上記コードでは「ここにデータをペースト」の箇所にP,Q列が貼り付けられているのが分かる。空白のP列を併せて貼り付けることで、tab一つ分のインデントが作られるので、この状態でコピペするのがよい。
また今回、ファイル名はMitaFirstGとなっているが、これをグレード別に変えていく。
細かい話になるが、kmlをGoogle my mapでインポートすると、レイヤーごとに一括でアイコンを変えることが出来る。つまり評価別にkmlファイルを作成することで、あとあとGoogle My Mapで設定させるのが楽になるのだ。小難しい話になったが、分からなければ全く構わない。
ついでにまた細かい話をするが、今回は駅名('station_name')と出発時刻('time')とその評価('grade')、路線コード('line_cd')、経度('lon')、緯度('lat')のみ抽出した。もしこれ以外の要素を加える場合には、コード内「record[4]」と「record[5] 」の箇所の変更も忘れないように。インデックス番号の説明は面倒だから割愛。
さあ、やっと、実行しよう。
prj, shp, shx, cpg, dbfの5つのファイル(GISソフト用)とkmlファイル(Google map用)の延べ6つのファイルを得られたと思う。
![](https://assets.st-note.com/img/1709917552487-HbtRr2fKMf.png?width=1200)
ということで、まだ作業があるのでこれにて。もし説明不十分だと思い立った時にはまた備忘録を残そうと思う。
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