Python Folium

pip install folium

conda install folium -c conda-forge

import folium

m = folium.Map(location=(45.5236, -122.6750))
# Jupyter Notebook なら m と入力するだけで地図が表示されます
# HTML ファイルとして保存する場合
m.save("index.html")

folium.Map((45.5236, -122.6750), tiles="cartodb positron")
# カスタムタイルの例
folium.Map(
    (45.5236, -122.6750),
    tiles='https://{s}.tiles.example.com/{z}/{x}/{y}.png',
    attr='My Data Attribution'
)
``` :contentReference[oaicite:3]{index=3}.

## マーカーの追加  
ポップアップやツールチップ付きのマーカーを地図上に配置できます。アイコンの色や形もカスタマイズ可能です。  
```python
m = folium.Map([45.35, -121.6972], zoom_start=12)

folium.Marker(
    location=[45.3288, -121.6625],
    tooltip="Click me!",
    popup="Mt. Hood Meadows",
    icon=folium.Icon(icon="cloud")
).add_to(m)

folium.Marker(
    location=[45.3311, -121.7113],
    tooltip="Click me!",
    popup="Timberline Lodge",
    icon=folium.Icon(color="green")
).add_to(m)
``` :contentReference[oaicite:4]{index=4}.

## 線状要素（PolyLine）  
登山ルートや道路などを線で強調表示できます。  
```python
m = folium.Map(location=[-71.38, -73.9], zoom_start=11)
trail_coordinates = [
    (-71.3518, -73.6559),
    (-71.3741, -73.7198),
    # …他の座標…
]
folium.PolyLine(trail_coordinates, tooltip="Coast").add_to(m)
``` :contentReference[oaicite:5]{index=5}.

## グループ化とレイヤ制御  
複数の要素を `FeatureGroup` でまとめ、`LayerControl` を加えることで、表示・非表示を切り替えられます。  
```python
m = folium.Map((0, 0), zoom_start=7)
group1 = folium.FeatureGroup("Group 1").add_to(m)
folium.Marker((0, 0), icon=folium.Icon("red")).add_to(group1)

group2 = folium.FeatureGroup("Group 2").add_to(m)
folium.Marker((0, 1), icon=folium.Icon("green")).add_to(group2)

folium.LayerControl().add_to(m)
``` :contentReference[oaicite:6]{index=6}.

## GeoJSON/TopoJSON のオーバーレイ  
URL、ファイルパス、辞書オブジェクトいずれでも読み込み可能で、地理情報データを地図上にそのまま重ね合わせられます。  
```python
import requests
m = folium.Map(tiles="cartodbpositron")
geojson_data = requests.get(
    "https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium-example-data/main/world_countries.json"
).json()
folium.GeoJson(geojson_data, name="Countries").add_to(m)
folium.LayerControl().add_to(m)
``` :contentReference[oaicite:7]{index=7}.

## コロプレス（Choropleth）マップ  
Pandas の DataFrame/Series と Geo/TopoJSON のジオメトリを結びつけ、塗り分け地図を作成できます。  
```python
import pandas as pd
state_geo = requests.get(
    "https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium-example-data/main/us_states.json"
).json()
state_data = pd.read_csv(
    "https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium-example-data/main/us_unemployment_oct_2012.csv"
)
m = folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)
folium.Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    name="choropleth",
    data=state_data,
    columns=["State", "Unemployment"],
    key_on="feature.id",
    fill_color="YlGn",
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.2,
    legend_name="Unemployment Rate (%)",
).add_to(m)
folium.LayerControl().add_to(m)
``` :contentReference[oaicite:8]{index=8}.

---

上記は入門的な機能の概要です。さらに詳細を知りたい場合は、User guide、Advanced guide、API reference を参照してください :contentReference[oaicite:9]{index=9}.
::contentReference[oaicite:10]{index=10}