Pythonの地図可視化ライブラリfoliumでインタラクティブな地図を作成してみる
はじめに
データアナリティクス事業本部のkobayashiです。
Pythonでデータ分析を行っていると、位置情報や地理データを地図上に可視化したいケースがあるかと思います。matplotlibやplotlyでも地図の描画は可能ですが、インタラクティブな操作（ズーム、ドラッグ、クリックでの情報表示）を手軽に実現したい場合には少し手間がかかります。
今回は、PythonからインタラクティブなWebベースの地図を簡単に作成できるライブラリfoliumを試してみたのでその内容をまとめます。
- python-visualization/folium: Make beautiful maps with Leaflet.js & Python
- Folium — Folium documentation
foliumとは
foliumは、Pythonのデータ処理能力とJavaScriptの地図ライブラリであるLeaflet.jsのマッピング機能を組み合わせた地図可視化ライブラリです。Pythonで記述したコードから、ブラウザで閲覧できるインタラクティブな地図をHTMLファイルとして出力できます。
主な特徴としては以下になります。
- Leaflet.jsをベースにしたインタラクティブな地図をPythonから生成できる
- 出力はスタンドアロンのHTMLファイルのため、特別なサーバーなしにブラウザで閲覧可能
- Jupyter Notebookとの親和性が高く、ノートブック上にインラインで地図を表示できる
- GeoJSON/TopoJSONなどの地理データフォーマットを直接扱える
- PandasやGeoPandasとの連携が容易
- HeatMap、MarkerCluster、Choroplethなど40以上のプラグインが利用可能
環境
今回使用した環境は以下の通りです。
Python 3.12.8
folium 0.19.5
pandas 2.2.3
foliumを使ってみる
インストール
uvで簡単にインストールできます。
$ uv add folium
基本的な地図の作成
まずは最もシンプルな地図を作成してみます。folium.Map()に中心座標とズームレベルを指定するだけで地図が生成できます。
import folium
# 東京駅を中心とした地図を作成
m = folium.Map(location=[35.6812, 139.7671], zoom_start=14)
# HTMLファイルとして保存
m.save("basic_map.html")
locationに緯度・経度のリスト、zoom_startに初期ズームレベルを指定します。save()でHTMLファイルとして出力され、ブラウザで開くとOpenStreetMapベースのインタラクティブな地図が表示されます。
マーカーの追加
地図上にマーカーを追加してみます。folium.Marker()でマーカーを作成し、add_to()で地図に追加します。
import folium
m = folium.Map(location=[35.6812, 139.7671], zoom_start=14)
# マーカーを追加
folium.Marker(
location=[35.6812, 139.7671],
popup="東京駅",
tooltip="クリックで詳細表示",
).add_to(m)
# アイコンをカスタマイズしたマーカー
folium.Marker(
location=[35.6586, 139.7454],
popup="東京タワー",
tooltip="東京タワー",
icon=folium.Icon(color="red", icon="info-sign"),
).add_to(m)
m.save("marker_map.html")
popupはマーカーをクリックした際に表示される内容、tooltipはマウスホバー時に表示される内容になります。iconパラメータでマーカーの見た目をカスタマイズすることもできます。使用できるアイコンはBootstrap Glyphiconsになります。
タイルレイヤーの変更
デフォルトではOpenStreetMapが使用されますが、tilesパラメータで背景地図を変更できます。
import folium
# CartoDB positronタイルを使用（シンプルな淡色地図）
m = folium.Map(
location=[35.6812, 139.7671],
zoom_start=12,
tiles="CartoDB positron",
)
m.save("tile_map.html")
利用可能なタイルとしてはOpenStreetMap（デフォルト）、CartoDB positron、CartoDB dark_matterなどがあります。
複数のレイヤーとレイヤーコントロール
複数のタイルレイヤーやマーカーグループを切り替えて表示する機能も用意されています。
import folium
m = folium.Map(location=[35.6812, 139.7671], zoom_start=13)
# タイルレイヤーを追加
folium.TileLayer("CartoDB positron", name="CartoDB positron").add_to(m)
folium.TileLayer("CartoDB dark_matter", name="CartoDB dark_matter").add_to(m)
# レイヤーコントロールを追加
folium.LayerControl().add_to(m)
m.save("layer_control_map.html")
folium.LayerControl()を追加すると、地図の右上にレイヤー切り替えのUIが表示されます。
図形の描画
マーカー以外にも、円やポリゴンなどの図形を地図上に描画できます。
import folium
m = folium.Map(location=[35.6812, 139.7671], zoom_start=13)
# 円を描画（半径はメートル単位）
folium.Circle(
location=[35.6812, 139.7671],
radius=500,
color="blue",
fill=True,
fill_opacity=0.2,
popup="東京駅から半径500m",
).add_to(m)
# ポリラインを描画
folium.PolyLine(
locations=[
[35.6812, 139.7671],
[35.6586, 139.7454],
[35.6762, 139.6503],
],
color="red",
weight=3,
popup="東京駅→東京タワー→渋谷駅",
).add_to(m)
m.save("shapes_map.html")
Circleで円、PolyLineで折れ線、他にもPolygonで多角形、Rectangleで長方形の描画が可能です。なお、Circleはメートル単位の半径でズームレベルに応じてサイズが変化しますが、CircleMarkerはピクセル単位でズームに関係なく一定のサイズで表示されます。
応用的な使い方
GeoJSONデータの表示
foliumでは、GeoJSONフォーマットのデータを地図上にレイヤーとして表示できます。都道府県境界のGeoJSONデータは国土数値情報ダウンロードサービス等から入手できます。
import folium
m = folium.Map(location=[36.0, 138.0], zoom_start=5)
# GeoJSONデータを読み込んで表示
folium.GeoJson(
"japan_prefectures.geojson",
name="都道府県境界",
style_function=lambda feature: {
"fillColor": "#3186cc",
"color": "black",
"weight": 1,
"fillOpacity": 0.3,
},
).add_to(m)
folium.LayerControl().add_to(m)
m.save("geojson_map.html")
style_functionで各フィーチャーのスタイルをカスタマイズできます。GeoJSONファイルのパスやURLを直接指定でき、Pythonの辞書形式のGeoJSONデータも受け付けます。
コロプレスマップ（Choropleth Map）
コロプレスマップは、地域ごとの統計データを色の濃淡で可視化する手法です。foliumではChoroplethクラスを使うことでPandasのデータフレームとGeoJSONを紐付けて簡単に作成できます。
import folium
import pandas as pd
# 都道府県別の人口データ（各都道府県の推計人口、2025〜2026年時点）
df = pd.DataFrame({
"pref_code": [str(i) for i in range(1, 48)],
"pref_name": [
"北海道", "青森県", "岩手県", "宮城県", "秋田県", "山形県", "福島県",
"茨城県", "栃木県", "群馬県", "埼玉県", "千葉県", "東京都", "神奈川県",
"新潟県", "富山県", "石川県", "福井県", "山梨県", "長野県", "岐阜県",
"静岡県", "愛知県", "三重県", "滋賀県", "京都府", "大阪府", "兵庫県",
"奈良県", "和歌山県", "鳥取県", "島根県", "岡山県", "広島県", "山口県",
"徳島県", "香川県", "愛媛県", "高知県", "福岡県", "佐賀県", "長崎県",
"熊本県", "大分県", "宮崎県", "鹿児島県", "沖縄県",
],
"population": [
4997061, 1143112, 1123291, 2227328, 875323, 991279, 1712635,
2788459, 1865615, 1872845, 7320901, 6275934, 14270748, 9217647,
2066377, 983883, 1088470, 730468, 782503, 1969278, 1897676,
3485908, 7450302, 1695415, 1395819, 2503355, 8773375, 5301987,
1272220, 865884, 523208, 631514, 1812221, 2692560, 1258038,
676246, 908642, 1255296, 643009, 5088814, 780313, 1232820,
1680826, 1072468, 1015220, 1511919, 1468039,
],
})
m = folium.Map(location=[39.0, 140.0], zoom_start=6)
folium.Choropleth(
geo_data="japan_prefectures.geojson",
data=df,
columns=["pref_code", "population"],
key_on="feature.properties.id",
fill_color="YlOrRd",
fill_opacity=0.7,
line_opacity=0.2,
legend_name="人口",
).add_to(m)
m.save("choropleth_map.html")
geo_dataにGeoJSONのパス、dataにPandasのデータフレーム、columnsにキーカラムと値カラムを指定し、key_onでGeoJSONのプロパティとデータフレームのキーを紐付けます。fill_colorにはカラーパレット（YlOrRd、BuGn、PuRdなど）を指定できます。
なお、key_onで参照するGeoJSONのプロパティ値とcolumnsで指定するキー列の値は、型（文字列/数値）やゼロ埋め等の表記が完全に一致している必要があります。一致しない場合、色が塗られない領域が発生するので注意してください。
ヒートマップ
folium.pluginsにはヒートマップなどの便利なプラグインが含まれています。
import folium
from folium.plugins import HeatMap
m = folium.Map(location=[35.6812, 139.7671], zoom_start=12)
# ヒートマップ用のデータ（緯度, 経度, 重み）
heat_data = [
[35.6812, 139.7671, 1.0],
[35.6586, 139.7454, 0.8],
[35.6762, 139.6503, 0.9],
[35.6895, 139.6917, 0.7],
[35.7100, 139.8107, 0.6],
[35.6938, 139.7035, 0.85],
]
HeatMap(heat_data, radius=30).add_to(m)
m.save("heatmap.html")
HeatMapに緯度・経度（とオプションで重み）のリストを渡すだけでヒートマップが生成できます。radiusでヒートマップの各ポイントの半径を調整できます。
MarkerCluster
大量のマーカーを表示する場合、MarkerClusterプラグインを使うとズームレベルに応じてマーカーを自動的にクラスタリングしてくれます。
import folium
from folium.plugins import MarkerCluster
m = folium.Map(location=[35.6812, 139.7671], zoom_start=12)
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)
# 複数のマーカーをクラスターに追加
locations = [
([35.6812, 139.7671], "東京駅"),
([35.6586, 139.7454], "東京タワー"),
([35.6762, 139.6503], "渋谷駅"),
([35.6895, 139.6917], "新宿駅"),
([35.7100, 139.8107], "東京スカイツリー"),
([35.6938, 139.7035], "六本木ヒルズ"),
([35.7148, 139.7967], "浅草寺"),
([35.6596, 139.7006], "恵比寿ガーデンプレイス"),
([35.6764, 139.6993], "明治神宮"),
([35.6852, 139.7528], "皇居"),
([35.6595, 139.7005], "目黒川"),
([35.7146, 139.7732], "上野恩賜公園"),
([35.7156, 139.7745], "国立西洋美術館"),
([35.7196, 139.7726], "東京国立博物館"),
([35.6654, 139.7707], "築地本願寺"),
([35.6605, 139.7292], "国立新美術館"),
([35.6329, 139.8804], "東京ディズニーランド"),
([35.6267, 139.7741], "お台場海浜公園"),
([35.6197, 139.7771], "フジテレビ本社"),
([35.6684, 139.6013], "井の頭恩賜公園"),
([35.7023, 139.5745], "三鷹の森ジブリ美術館"),
([35.6994, 139.7745], "秋葉原"),
([35.6702, 139.7721], "銀座四丁目交差点"),
([35.6110, 139.7163], "等々力渓谷"),
([35.7281, 139.7187], "サンシャイン60展望台"),
([35.6580, 139.7016], "代官山T-SITE"),
([35.6715, 139.7653], "歌舞伎座"),
([35.6897, 139.7005], "東京都庁展望室"),
]
for loc, name in locations:
folium.Marker(location=loc, popup=name, tooltip=name).add_to(marker_cluster)
m.save("marker_cluster_map.html")
マーカーをMarkerClusterオブジェクトに追加することで、ズームアウト時にはクラスターとしてまとまり、ズームインすると個々のマーカーが表示されます。大量のマーカーを表示する際にブラウザのパフォーマンスを維持するためにも有効です。
MiniMap
地図の隅に全体俯瞰用の小さな地図を表示するMiniMapプラグインもあります。
import folium
from folium.plugins import MiniMap
m = folium.Map(location=[35.6812, 139.7671], zoom_start=14)
MiniMap().add_to(m)
m.save("minimap_map.html")
MiniMap()を追加するだけで、地図の右下に現在の表示範囲を示す小さな地図が表示されます。
まとめ
Pythonの地図可視化ライブラリfoliumを使ってインタラクティブな地図を作成してみました。folium.Map()で地図を作成し、マーカーや図形をadd_to()で追加していくというシンプルなAPIで、HTMLファイルとして手軽に出力できるのが便利だと感じました。また、HeatMapやMarkerCluster、Choroplethなどのプラグインも充実しており、データ分析で位置情報を扱う際の可視化ツールとして活用できそうです。
最後まで読んで頂いてありがとうございました。
