H26_商業統計より,shpファイルとcsvを連携させます．

H26_商業統計のフォーマット

!(/image/syogyo_format.png)

商業統計の加工

データの読み込み

カラムは適当に振ります．

import pandas as pd

# 仮カラム名
columns = 
for i in range(1, 97):
    columns.append(f"c{i}")

# csvの読み込み
df = pd.read_csv('./data/shp_csv/H26_03_500m市区町村.csv', names=columns)

仙台市の抽出

仙台市の抽出 + メッシュコードの整形 + 小売売上の整数化を実行します．

# 宮城県：4
dfh = df[df['c4']==4]
# 仙台市：04101〜04105
df_city = dfh[(dfh['c11']<=105)|(dfh['c13']<=105)|(dfh['c15']<=105)|(dfh['c17']<=105)]
# KEY_CODE(メッシュ)c5~c8
df_city['KEY_CODE'] = df_city['c5'].astype(str) + \
                      df_city['c6'].astype(str).str.zfill(2) + \
                      df_city['c7'].astype(str).str.zfill(2) + \
                      df_city['c8'].astype(str)
# 0埋め
df_city = df_city.replace(['X', '-'], '0')

# データ型変更
df_city['c24'] = df_city['c24'].astype(int) #小売売上

!(/image/syogyo_format.png)

境界データ

境界データは1次メッシュ：5740をダウンロードし，shpファイルに情報を結合させます．

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import geopandas
from shapely.ops import cascaded_union
from shapely.geometry import Point, Polygon

#  shpファイルの読み込み
input_geodf = geopandas.read_file("./data/shp_csv/HDDSWH5740/MESH05740.shp")

# 1次メッシュ：5740
df_city_5740 = df_city[df_city['c5']==5740]

# 地形データ
geometry = 
mids = df_city_5740['KEY_CODE'].tolist()
for mid in mids:
    mdf = input_geodf[input_geodf['KEY_CODE']==mid].reset_index(drop=True)
    geometry.append(mdf['geometry'][0])
    
# GeoDataFrameを作成
geo_df = geopandas.GeoDataFrame(df_city_5740, geometry=geometry)
# Shapeファイルの出力
geo_df.to_file(driver='ESRI Shapefile', filename="./data/shp_csv/syogyo_sendai_mesh.shp")

QGISに投影

仙台駅周辺のみ年間8000(千万円)以上でした．(赤色着色)

!(/image/syogyo_gis.png)

まとめ

H26_商業統計より,shpファイルとcsvを連携させました．

参考サイト

平成26年商業統計メッシュデータ・ダウンロード

e-stat 境界データ

e-stat 境界データ 5739〜6243