Abstract
位置情報を持つデータは、地域を理解するための強力な手がかりになります。一方で、専門的な知識やソフトウェアが必要そうに見え、Pythonユーザーにとって最初の一歩が見えにくい分野でもあります。近年、Pythonは位置情報を持つデータを取得し、中身を確認し、必要に応じて加工・分析し、表や地図で確かめながら理解を深めるための中心的な選択肢の一つになりつつあります。たとえば、pandasによる表データの処理やrequestsによるAPIアクセスに加え、GeoPandasやfoliumのような地図・位置情報を扱うライブラリを組み合わせることで、データをJupyter Notebook上で対話的に取得・確認・分析・可視化を行えます。
本トークでは、PyCon JP 2026の開催地である広島を題材に、広島県のインフラマネジメント基盤「DoboX」で公開されているインフラツーリズムに関するデータを例として扱います。現地で訪れることのできるインフラ施設や自転車道に関するデータを題材に、データを探し、説明や各項目の意味を読み、Pythonで中身を確認し、地図上で見てみます。表データとして眺めるだけでなく、各行が地図上のどこに対応するのかを確認することで、データの意味や使いどころを理解していきます。
また、近年は生成AIの支援によってコードを書くハードルも下がっています。その一方で、どのデータを選ぶべきか、各項目が何を意味するか、地図上で想定した位置に表示されているかは、利用者自身が確認する必要があります。普段pandasなどでデータを扱っているPythonユーザーが、GeoPandasや地図表示ライブラリを使って、位置情報を持つデータを扱う最初の手順と確認ポイントをイメージできることを目指します。