【Python】アップルが公開した移動データを可視化する【Mobility Trends Reports】

Matplotlib
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先日アップルがMobility Trends Reportsを公開しました。
これは、ユーザーがルート検索したデータを元に回数の変化を可視化して見ることができる。このデータを利用してPythonで可視化する方法を解説します

COVID‑19 - Mobility Trends Reports - Apple
COVID‑19 mobility trends. Reports are published daily and reflect requests for directions.

こちらからcsvファイルをダウンロードします。

移動データを可視化する

コードを準備する

#トレンドの推移を可視化する
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("applemobilitytrends-2020-04-13.csv")

tokyo_driving = df.loc[(df['region'] == 'Tokyo') & (df['transportation_type'] == 'driving')]
tokyo_transit = df.loc[(df['region'] == 'Tokyo') & (df['transportation_type'] == 'transit')]
tokyo_walking = df.loc[(df['region'] == 'Tokyo') & (df['transportation_type'] == 'walking')]

tokyo_pivot_driving = pd.pivot_table(tokyo_driving, columns='transportation_type')
tokyo_pivot_transit = pd.pivot_table(tokyo_transit, columns='transportation_type')
tokyo_pivot_walking = pd.pivot_table(tokyo_walking, columns='transportation_type')

tokyo_pivot_driving.index = pd.to_datetime(tokyo_pivot_driving.index)
tokyo_pivot_transit.index = pd.to_datetime(tokyo_pivot_transit.index)
tokyo_pivot_walking.index = pd.to_datetime(tokyo_pivot_walking.index)

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(tokyo_pivot_driving.index, tokyo_pivot_driving.driving, label='driving')
ax.plot(tokyo_pivot_transit.index, tokyo_pivot_transit.transit, label='transit')
ax.plot(tokyo_pivot_walking.index, tokyo_pivot_walking.walking, label='walking')

plt.xticks(rotation=45)
plt.title('COVID-19 Mobility Trends Reports in Tokyo')
plt.legend()
plt.show()

#曜日別にヒートマップを出力する
import calmap

fig, ax = calmap.calendarplot(tokyo_pivot_driving['driving'], fig_kws={"figsize":(15,4)})
plt.title("Heatmap of Driving By day of the week in Tokyo")

fig, ax = calmap.calendarplot(tokyo_pivot_transit['transit'], fig_kws={"figsize":(15,4)})
plt.title("Heatmap of Transit By day of the week in Tokyo")

fig, ax = calmap.calendarplot(tokyo_pivot_walking['walking'], fig_kws={"figsize":(15,4)})
plt.title("Heatmap of Walking By day of the week in Tokyo")

トレンドの推移を可視化する

曜日別にヒートマップを出力する

最後に

アップルが移動データを公開していたので可視化しました。

自動車が28%減、徒歩が43%減、公共交通機関が45%減となっている。
緊急事態宣言後の週末は外出が減少しているのが見られるが、週明けには上昇しているため油断はできない。
これはテレワーク対応できていないサラリーマンや、学生などの利用者増が考えられる
多くの企業はテレワークを推進する必要がある。

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