파이썬 지도 시각화 라이브러리 완벽 가이드: Folium부터 GeoPandas까지

파이썬으로 데이터를 시각화하는 방법 중 하나는 지도를 활용하는 것입니다. 인터랙티브한 지도부터 정적인 지도까지, 다양한 라이브러리를 활용하면 원하는 스타일의 지도 시각화를 구현할 수 있습니다. 본 포스트에서는 Folium, GeoPandas, Matplotlib, Plotly 등 다양한 파이썬 지도 시각화 라이브러리를 소개하고 실습 예제와 함께 설명해 드리겠습니다.

1. 파이썬 지도 시각화 라이브러리 비교

아래 표는 대표적인 지도 시각화 라이브러리들의 특징을 비교한 것입니다.

라이브러리 특징 사용 사례

Folium	인터랙티브 지도 제작, 사용법 간단	웹 애플리케이션의 지도 기능
GeoPandas	지리공간 데이터 분석, Pandas와 통합	지리 데이터 처리 및 분석
Matplotlib	세밀한 커스터마이징 가능, 다양한 투영법 지원	정적 지도 시각화
Plotly	웹 기반 인터랙티브 시각화, 3D 지도 지원	데이터 시각화 대시보드

2. Folium – 직관적인 인터랙티브 지도 제작

Folium은 Leaflet.js 기반으로 제작된 라이브러리로, 웹에서 쉽게 사용할 수 있는 인터랙티브 지도를 생성할 수 있습니다.

설치

pip install folium

예제 코드 (서울 지도 표시)

import folium

seoul_lat, seoul_lon = 37.5665, 126.9780
m = folium.Map(location=[seoul_lat, seoul_lon], zoom_start=12)
folium.Marker([seoul_lat, seoul_lon], popup='Seoul').add_to(m)
m.save('seoul_map.html')

3. GeoPandas – 지리 데이터 분석의 강자

GeoPandas는 Pandas의 기능을 확장하여 지리 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 해줍니다.

설치

pip install geopandas

예제 코드 (세계 지도 그리기)

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

url = "https://naciscdn.org/naturalearth/110m/cultural/ne_110m_admin_0_countries.zip"
world = gpd.read_file(url)

world.plot(figsize=(15, 10))
plt.title('World Map')
plt.savefig('world_map.png')
plt.show()

4. Matplotlib – 정적 지도 시각화

Matplotlib은 세밀한 커스터마이징이 가능하여 다양한 투영법을 지원하는 지도 시각화에 적합합니다.

설치

pip install basemap

예제 코드 (세계 지도 그리기)

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

m = Basemap(projection='mill', llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90, llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, resolution='c')
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
plt.title('World Map by Matplotlib')
plt.savefig('matplotlib_world_map.png')
plt.show()

5. Plotly – 화려한 인터랙티브 지도

Plotly는 웹 기반의 인터랙티브 시각화 라이브러리로, 줌인/줌아웃 및 3D 지도 기능을 제공합니다.

설치

pip install plotly

예제 코드 (서울 지도 표시)

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(go.Scattermapbox(
    mode="markers",
    lon=[126.9780],
    lat=[37.5665],
    marker={'size': 20}))

fig.update_layout(
    mapbox={'style': "open-street-map", 'center': {'lon': 126.9780, 'lat': 37.5665}, 'zoom': 10},
    showlegend=False)

fig.show()

결론

Folium, GeoPandas, Matplotlib, Plotly 각 라이브러리는 서로 다른 강점을 가지고 있습니다. 프로젝트의 목적과 필요에 따라 적절한 라이브러리를 선택하는 것이 중요합니다.

• 빠르게 인터랙티브 지도를 만들고 싶다면? → Folium
• 지리 데이터 분석이 필요하다면? → GeoPandas
• 정적인 맞춤형 지도를 그리고 싶다면? → Matplotlib
• 화려한 인터랙티브 지도를 원한다면? → Plotly

각 라이브러리를 활용해 여러분만의 멋진 지도 시각화를 만들어 보세요!