Python Notebook で使用するジオエンリッチメント変数のリストの作成

サマリー

以下の手順では、Python Notebook で使用するジオエンリッチメント変数のリストを作成するための 2 つの方法について説明します。 1 つ目の方法をお勧めします。2 つ目の方法は、代替手段として提供されています。

手順

方法 1

1. Esri Demographics データ ブラウザーを開きます。
2. 対象の国のデータ カテゴリを参照し、目的の変数を選択します。 選択した変数は、右上隅にある [選択した変数] リストに追加されます。

3. 目的の変数をすべてリストに追加したら、右下隅にある [選択した変数をクリップボードにコピー] をクリックします。
4. その後、変数のリストを Python Notebook で使用することができます。次の例では、サンディエゴ市内の 1 マイルのリングの対象エリアに、選択した変数の情報が付加されます。

from arcgis.gis import * from arcgis.geoenrichment import * gis = GIS('https://www.arcgis.com', 'username', 'password') * vars = ["populationtotals.totpop_cy", "householdtotals.tothh_cy", "householdincome.medhinc_cy", "generations.millenn_cy", "industry.unemprt_cy", "5yearincrements.medage_cy"] enrich(study_areas=[‘111 W Harbor Dr, San Diego, CA’], analysis_variables=vars)

方法 2

1. ArcGIS Pro を開き、新しいマップ テンプレート プロジェクトを作成します。
2. [解析] リボンで、[環境] をクリックします。

3. 一番下までスクロールし、Business Analyst のデータ ソースで目的の国が選択されていることを確認します。

4. [カタログ] ウィンドウで、[ツールボックス] を展開し、プロジェクトの *.tbx を右クリックして [新規] → [モデル] の順に選択します。

5. [解析] リボン上で [ツール] をクリックして [ジオプロセシング] ウィンドウを開き、次に [ツールボックス] をクリックして [Business Analyst ツール] → [解析] の順に展開します。 [レイヤーへの情報付加 (Enrich Layer)] ツールを見つけ、[モデル] ウィンドウにドラッグ アンド ドロップします。

6. [モデル] ウィンドウで [レイヤーへの情報付加 (Enrich Layer)] をダブルクリックして、ツール ダイアログを開きます。

7. [変数] の横にあるプラス記号 (+) をクリックしてデータ ブラウザーを開き、カテゴリでデータを検索して参照することができます。 変数を選択すると、選択した変数が右上隅にあるリストに追加されます。 目的の変数をリストに追加して、[OK] をクリックします。

8. [OK] をクリックして、ツールのダイアログを閉じます。

9. [ModelBuilder] リボンで [エクスポート] のオプションを展開し、[Python ウィンドウに送信] を選択します。

10. Python ウィンドウから変数の配列をコピーします。次に例を示します。

["populationtotals.totpop_cy", "householdtotals.tothh_cy", "householdincome.medhinc_cy", "generations.millenn_cy", "industry.unemprt_cy", "5yearincrements.medage_cy"]

11. 次に、このリストを Python Notebook で使用することができます。次の例では、サンディエゴ市内の 1 マイルのリングの対象エリアに情報を付加しています。

from arcgis.gis import * from arcgis.geoenrichment import * gis = GIS('https://www.arcgis.com', 'username', 'password') * vars = ["populationtotals.totpop_cy", "householdtotals.tothh_cy", "householdincome.medhinc_cy", "generations.millenn_cy", "industry.unemprt_cy", "5yearincrements.medage_cy"] enrich(study_areas=[‘111 W Harbor Dr, San Diego, CA’], analysis_variables=vars)