Python의 Geopandas를 활용하기

1. 라이브러리 불러오기

import geopandas as gpd
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly

Geopandas 라이브러리는 공간 데이터를 다루는데 사용됩니다. Pandas의 기능을 확장하여 지리적인 데이터를 다루기 쉽게 만들어줍니다.

2. 데이터 불러오기

world_gdf = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("naturalearth_lowres")) # 내장 데이터셋의 파일 경로 변환
world_gdf.head()

C:\Users\82104\AppData\Local\Temp\ipykernel_2480\2848402422.py:1: FutureWarning: The geopandas.dataset module is deprecated and will be removed in GeoPandas 1.0. You can get the original 'naturalearth_lowres' data from https://www.naturalearthdata.com/downloads/110m-cultural-vectors/.
  world_gdf = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("naturalearth_lowres")) # 내장 데이터셋의 파일 경로 변환

	pop_est	continent	name	iso_a3	gdp_md_est	geometry
0	889953.0	Oceania	Fiji	FJI	5496	MULTIPOLYGON (((180.00000 -16.06713, 180.00000...
1	58005463.0	Africa	Tanzania	TZA	63177	POLYGON ((33.90371 -0.95000, 34.07262 -1.05982...
2	603253.0	Africa	W. Sahara	ESH	907	POLYGON ((-8.66559 27.65643, -8.66512 27.58948...
3	37589262.0	North America	Canada	CAN	1736425	MULTIPOLYGON (((-122.84000 49.00000, -122.9742...
4	328239523.0	North America	United States of America	USA	21433226	MULTIPOLYGON (((-122.84000 49.00000, -120.0000...

states = gpd.read_file(r'C:\Users\82104\OneDrive\바탕 화면\study\python\minimal\data\ne_110m_admin_1_states_provinces.shp')
states.head(1)

	featurecla	scalerank	adm1_code	diss_me	iso_3166_2	wikipedia	iso_a2	adm0_sr	name	name_alt	...	FCLASS_ID	FCLASS_PL	FCLASS_GR	FCLASS_IT	FCLASS_NL	FCLASS_SE	FCLASS_BD	FCLASS_UA	FCLASS_TLC	geometry
0	Admin-1 scale rank	2	USA-3514	3514	US-MN	http://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota	US	1	Minnesota	MN|Minn.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-89.95766 47.28691, -90.13175 47.292...

1 rows × 122 columns

states['geometry'][1]

print(type(states))

<class 'geopandas.geodataframe.GeoDataFrame'>

states.geom_type.head(4) # geometry의 유형 반환

0         Polygon
1         Polygon
2         Polygon
3    MultiPolygon
dtype: object

states.crs # 좌표 참조 시스템(CRS, Coordinate Reference System) 정보를 반환하는 속성

<Geographic 2D CRS: EPSG:4326>
Name: WGS 84
Axis Info [ellipsoidal]:
- Lat[north]: Geodetic latitude (degree)
- Lon[east]: Geodetic longitude (degree)
Area of Use:
- name: World.
- bounds: (-180.0, -90.0, 180.0, 90.0)
Datum: World Geodetic System 1984 ensemble
- Ellipsoid: WGS 84
- Prime Meridian: Greenwich

CRS는 좌표 참조 시스템의 약어입니다. 지리 데이터에서 위치를 나타내는 좌표 시스템입니다. 좌표 참조 시스템은 지구의 곡률과 크기를 고려하여 지리적인 위치를 정확하게 표현하기 위해 사용됩니다.

CRS는 다양하게 표현할 수 있으며, 각각의 방식은 지구의 모양과 크기에 대한 가정, 좌표 체계, 측정 단위 등을 정의합니다. 예로, WGS84(World Geodetic System 1984)는 가장 일반적으로 사용하는 좌표 참조 시스템 중 하나로, GPS와 같은 위치 기반 시스템에서 사용됩니다. UTM(Universal Transverse Mercator)은 작은 영역에서 좌표를 표현하는 데 사용되며 거리 계산에 특화되어 있습니다.

ax = states.plot()
plt.show()

3. GeoJSON 파일로 내보내고 불러오기

# 내보내기
states.to_file('my_file.json', driver = "GeoJSON")

# 불러오기
new_df = gpd.read_file(r'C:\Users\82104\OneDrive\바탕 화면\study\python\minimal\my_file.json')
new_df

	featurecla	scalerank	adm1_code	diss_me	iso_3166_2	wikipedia	iso_a2	adm0_sr	name	name_alt	...	FCLASS_ID	FCLASS_PL	FCLASS_GR	FCLASS_IT	FCLASS_NL	FCLASS_SE	FCLASS_BD	FCLASS_UA	FCLASS_TLC	geometry
0	Admin-1 scale rank	2	USA-3514	3514	US-MN	http://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota	US	1	Minnesota	MN|Minn.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-89.95766 47.28691, -90.13175 47.292...
1	Admin-1 scale rank	2	USA-3515	3515	US-MT	http://en.wikipedia.org/wiki/Montana	US	1	Montana	MT|Mont.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-116.04823 49.00037, -113.05950 49.0...
2	Admin-1 scale rank	2	USA-3516	3516	US-ND	http://en.wikipedia.org/wiki/North_Dakota	US	1	North Dakota	ND|N.D.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-97.22894 49.00089, -97.21414 48.902...
3	Admin-1 scale rank	2	USA-3517	3517	US-HI	http://en.wikipedia.org/wiki/Hawaii	US	8	Hawaii	HI|Hawaii	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MULTIPOLYGON (((-155.93665 19.05939, -155.9080...
4	Admin-1 scale rank	2	USA-3518	3518	US-ID	http://en.wikipedia.org/wiki/Idaho	US	1	Idaho	ID|Idaho	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-116.04823 49.00037, -115.96780 47.9...
5	Admin-1 scale rank	2	USA-3519	3519	US-WA	http://en.wikipedia.org/wiki/Washington_(state)	US	6	Washington	WA|Wash.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-117.03143 48.99931, -117.02665 47.7...
6	Admin-1 scale rank	2	USA-3520	3520	US-AZ	http://en.wikipedia.org/wiki/Arizona	US	1	Arizona	AZ|Ariz.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-109.04522 36.99991, -109.04367 31.3...
7	Admin-1 scale rank	2	USA-3521	3521	US-CA	http://en.wikipedia.org/wiki/California	US	8	California	CA|Calif.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-114.64222 35.05311, -114.62212 34.9...
8	Admin-1 scale rank	2	USA-3522	3522	US-CO	http://en.wikipedia.org/wiki/Colorado	US	1	Colorado	CO|Colo.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-102.05017 40.00081, -102.04012 38.4...
9	Admin-1 scale rank	2	USA-3523	3523	US-NV	http://en.wikipedia.org/wiki/Nevada	US	1	Nevada	NV|Nev.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-117.02825 42.00002, -114.03422 41.9...
10	Admin-1 scale rank	2	USA-3524	3524	US-NM	http://en.wikipedia.org/wiki/New_Mexico	US	1	New Mexico	NM|N.M.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-109.04367 31.34190, -109.04522 36.9...
11	Admin-1 scale rank	2	USA-3525	3525	US-OR	http://en.wikipedia.org/wiki/Oregon	US	6	Oregon	OR|Ore.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-116.91500 45.99998, -116.67900 45.8...
12	Admin-1 scale rank	2	USA-3526	3526	US-UT	http://en.wikipedia.org/wiki/Utah	US	1	Utah	UT	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-114.03422 41.99312, -111.05024 42.0...
13	Admin-1 scale rank	2	USA-3527	3527	US-WY	http://en.wikipedia.org/wiki/Wyoming	US	1	Wyoming	WY|Wyo.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-111.08518 44.50615, -111.06719 44.5...
14	Admin-1 scale rank	2	USA-3528	3528	US-AR	http://en.wikipedia.org/wiki/Arkansas	US	1	Arkansas	AR|Ark.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-89.66292 36.02307, -89.67351 35.940...
15	Admin-1 scale rank	2	USA-3529	3529	US-IA	http://en.wikipedia.org/wiki/Iowa	US	1	Iowa	IA|Iowa	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-96.45266 43.50179, -95.35994 43.500...
16	Admin-1 scale rank	2	USA-3530	3530	US-KS	http://en.wikipedia.org/wiki/Kansas	US	1	Kansas	KS|Kans.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-102.04118 36.99198, -102.04012 38.4...
17	Admin-1 scale rank	2	USA-3531	3531	US-MO	http://en.wikipedia.org/wiki/Missouri	US	1	Missouri	MO	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-89.66292 36.02307, -90.31539 36.023...
18	Admin-1 scale rank	2	USA-3532	3532	US-NE	http://en.wikipedia.org/wiki/Nebraska	US	1	Nebraska	NE|Nebr.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-102.05017 40.00081, -102.05017 40.0...
19	Admin-1 scale rank	2	USA-3533	3533	US-OK	http://en.wikipedia.org/wiki/Oklahoma	US	1	Oklahoma	OK|Okla.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-103.00322 36.99516, -102.04118 36.9...
20	Admin-1 scale rank	2	USA-3534	3534	US-SD	http://en.wikipedia.org/wiki/South_Dakota	US	1	South Dakota	SD|S.D.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-96.53945 46.01797, -96.55689 45.872...
21	Admin-1 scale rank	2	USA-3535	3535	US-LA	http://en.wikipedia.org/wiki/Louisiana	US	5	Louisiana	LA	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-94.05976 33.01212, -93.09403 33.010...
22	Admin-1 scale rank	2	USA-3536	3536	US-TX	http://en.wikipedia.org/wiki/Texas	US	4	Texas	TX|Tex.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-106.50734 31.75429, -106.61953 31.9...
23	Admin-1 scale rank	2	USA-3537	3537	US-CT	http://en.wikipedia.org/wiki/Connecticut	US	1	Connecticut	CT|Conn.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-73.49794 42.05451, -72.73222 42.035...
24	Admin-1 scale rank	2	USA-3513	3513	US-MA	http://en.wikipedia.org/wiki/Massachusetts	US	6	Massachusetts	Commonwealth of Massachusetts|MA|Mass.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-71.80091 42.01325, -72.73222 42.035...
25	Admin-1 scale rank	2	USA-3538	3538	US-NH	http://en.wikipedia.org/wiki/New_Hampshire	US	1	New Hampshire	NH|N.H.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-70.81505 42.86519, -70.93360 42.884...
26	Admin-1 scale rank	2	USA-3539	3539	US-RI	http://en.wikipedia.org/wiki/Rhode_Island	US	6	Rhode Island	State of Rhode Island and Providence Plantatio...	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-71.85383 41.32004, -71.79295 41.466...
27	Admin-1 scale rank	2	USA-3540	3540	US-VT	http://en.wikipedia.org/wiki/Vermont	US	1	Vermont	VT	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-72.45707 42.72708, -73.28203 42.743...
28	Admin-1 scale rank	2	USA-3541	3541	US-AL	http://en.wikipedia.org/wiki/Alabama	US	5	Alabama	AL|Ala.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-88.16696 34.99967, -86.90968 34.999...
29	Admin-1 scale rank	2	USA-3542	3542	US-FL	http://en.wikipedia.org/wiki/Florida	US	5	Florida	FL|Fla.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-87.53039 30.27420, -87.45789 30.411...
30	Admin-1 scale rank	2	USA-3543	3543	US-GA	http://en.wikipedia.org/wiki/Georgia_(U.S._state)	US	6	Georgia	GA|Ga.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-85.00519 30.99069, -85.05442 31.108...
31	Admin-1 scale rank	2	USA-3544	3544	US-MS	http://en.wikipedia.org/wiki/Mississippi	US	5	Mississippi	MS|Miss.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-91.15624 33.01000, -91.10808 33.206...
32	Admin-1 scale rank	2	USA-3545	3545	US-SC	http://en.wikipedia.org/wiki/South_Carolina	US	1	South Carolina	SC|S.C.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-80.86501 32.03316, -81.03644 32.084...
33	Admin-1 scale rank	2	USA-3546	3546	US-IL	http://en.wikipedia.org/wiki/Illinois	US	1	Illinois	IL|Ill.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-91.43033 40.36860, -91.41023 40.551...
34	Admin-1 scale rank	2	USA-3547	3547	US-IN	http://en.wikipedia.org/wiki/Indiana	US	1	Indiana	IN|Ind.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-88.05108 37.81960, -88.01881 38.021...
35	Admin-1 scale rank	2	USA-3548	3548	US-KY	http://en.wikipedia.org/wiki/Kentucky	US	1	Kentucky	Commonwealth of Kentucky|KY	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-89.49836 36.50620, -89.27398 36.611...
36	Admin-1 scale rank	2	USA-3549	3549	US-NC	http://en.wikipedia.org/wiki/North_Carolina	US	5	North Carolina	NC|N.C.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-83.07637 34.97903, -84.32097 34.986...
37	Admin-1 scale rank	2	USA-3550	3550	US-OH	http://en.wikipedia.org/wiki/Ohio	US	1	Ohio	OH|Ohio	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-84.82368 39.10653, -84.81787 39.799...
38	Admin-1 scale rank	2	USA-3551	3551	US-TN	http://en.wikipedia.org/wiki/Tennessee	US	1	Tennessee	TN|Tenn.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-90.24924 35.02083, -90.13493 35.113...
39	Admin-1 scale rank	2	USA-3552	3552	US-VA	http://en.wikipedia.org/wiki/Virginia	US	6	Virginia	VA	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MULTIPOLYGON (((-83.33059 36.67266, -83.17851 ...
40	Admin-1 scale rank	2	USA-3553	3553	US-WI	http://en.wikipedia.org/wiki/Wisconsin	US	1	Wisconsin	WI|Wis.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-91.22820 43.50125, -91.25466 43.613...
41	Admin-1 scale rank	2	USA-3554	3554	US-WV	http://en.wikipedia.org/wiki/West_Virginia	US	1	West Virginia	WV|W.Va.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-81.97254 37.53595, -82.16728 37.554...
42	Admin-1 scale rank	2	USA-3555	3555	US-DE	http://en.wikipedia.org/wiki/Delaware	US	1	Delaware	DE|Del.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-75.04839 38.44876, -75.71462 38.449...
43	Admin-1 scale rank	2	USA-3556	3556	US-DC	http://en.wikipedia.org/wiki/Washington,_D.C.	US	1	District of Columbia	DC|D.C.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-77.04124 38.78954, -77.04123 38.789...
44	Admin-1 scale rank	2	USA-3557	3557	US-MD	http://en.wikipedia.org/wiki/Maryland	US	1	Maryland	MD	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-75.37754 38.01538, -75.37754 38.015...
45	Admin-1 scale rank	2	USA-3558	3558	US-NJ	http://en.wikipedia.org/wiki/New_Jersey	US	5	New Jersey	NJ|N.J.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-75.52781 39.49865, -75.55427 39.691...
46	Admin-1 scale rank	2	USA-3559	3559	US-NY	http://en.wikipedia.org/wiki/New_York	US	3	New York	NY|N.Y.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-73.49794 42.05451, -73.55349 41.289...
47	Admin-1 scale rank	2	USA-3560	3560	US-PA	http://en.wikipedia.org/wiki/Pennsylvania	US	1	Pennsylvania	Commonwealth of Pennsylvania|PA	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-80.51893 40.64111, -80.51627 42.324...
48	Admin-1 scale rank	2	USA-3561	3561	US-ME	http://en.wikipedia.org/wiki/Maine	US	6	Maine	ME|Maine	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-70.64573 43.09008, -70.75102 43.080...
49	Admin-1 scale rank	2	USA-3562	3562	US-MI	http://en.wikipedia.org/wiki/Michigan	US	1	Michigan	MI|Mich.	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	POLYGON ((-89.95766 47.28691, -89.84283 47.464...
50	Admin-1 scale rank	2	USA-3563	3563	US-AK	http://en.wikipedia.org/wiki/Alaska	US	6	Alaska	AK|Alaska	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	MULTIPOLYGON (((-153.22873 57.96897, -152.5647...

51 rows × 122 columns

4. 데이터 매핑

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world.head()

C:\Users\82104\AppData\Local\Temp\ipykernel_2480\913829029.py:1: FutureWarning: The geopandas.dataset module is deprecated and will be removed in GeoPandas 1.0. You can get the original 'naturalearth_lowres' data from https://www.naturalearthdata.com/downloads/110m-cultural-vectors/.
  world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

	pop_est	continent	name	iso_a3	gdp_md_est	geometry
0	889953.0	Oceania	Fiji	FJI	5496	MULTIPOLYGON (((180.00000 -16.06713, 180.00000...
1	58005463.0	Africa	Tanzania	TZA	63177	POLYGON ((33.90371 -0.95000, 34.07262 -1.05982...
2	603253.0	Africa	W. Sahara	ESH	907	POLYGON ((-8.66559 27.65643, -8.66512 27.58948...
3	37589262.0	North America	Canada	CAN	1736425	MULTIPOLYGON (((-122.84000 49.00000, -122.9742...
4	328239523.0	North America	United States of America	USA	21433226	MULTIPOLYGON (((-122.84000 49.00000, -120.0000...

# 가상의 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
    'name': world['name'],
    'data': np.random.randint(100, 1000, len(world))
})
data.head()

	name	data
0	Fiji	698
1	Tanzania	207
2	W. Sahara	570
3	Canada	418
4	United States of America	438

world_df = world.merge(data, on = 'name')
world_df

	pop_est	continent	name	iso_a3	gdp_md_est	geometry	data
0	889953.0	Oceania	Fiji	FJI	5496	MULTIPOLYGON (((180.00000 -16.06713, 180.00000...	698
1	58005463.0	Africa	Tanzania	TZA	63177	POLYGON ((33.90371 -0.95000, 34.07262 -1.05982...	207
2	603253.0	Africa	W. Sahara	ESH	907	POLYGON ((-8.66559 27.65643, -8.66512 27.58948...	570
3	37589262.0	North America	Canada	CAN	1736425	MULTIPOLYGON (((-122.84000 49.00000, -122.9742...	418
4	328239523.0	North America	United States of America	USA	21433226	MULTIPOLYGON (((-122.84000 49.00000, -120.0000...	438
...	...	...	...	...	...	...	...
172	6944975.0	Europe	Serbia	SRB	51475	POLYGON ((18.82982 45.90887, 18.82984 45.90888...	958
173	622137.0	Europe	Montenegro	MNE	5542	POLYGON ((20.07070 42.58863, 19.80161 42.50009...	164
174	1794248.0	Europe	Kosovo	-99	7926	POLYGON ((20.59025 41.85541, 20.52295 42.21787...	528
175	1394973.0	North America	Trinidad and Tobago	TTO	24269	POLYGON ((-61.68000 10.76000, -61.10500 10.890...	449
176	11062113.0	Africa	S. Sudan	SSD	11998	POLYGON ((30.83385 3.50917, 29.95350 4.17370, ...	552

177 rows × 7 columns

fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
world_df.plot(ax = ax, column = 'data', cmap = 'inferno', legend = False, alpha = 0.9)
ax.set_title('data')
ax.set_axis_off() # x축과 y축의 눈금과 레이블을 제거하여 축을 비활성화합니다.

cb = fig.colorbar(ax.collections[0], ax = ax, location = 'right', shrink = 0.5) # shrink: 컬러바의 크기 축소
plt.show()