b=10))fig.show()ランチマップがいい感じに出てきました。int64無名地点は倍ぐらいあります。名前付けを考えてますが、精度を上げるため、同じ場所多数の地点をまとめてから実行しようと思います。よって提案されたデータクラスタリングアルゴリズムである。[1]これは密度準拠クラスタリング(英語版)アルゴリズムである。ある空間に点集合が与えられたとき、互いに密接にきっちり詰まっている点をグループにまとめ(多くの隣接点を持つ点、en:Fixed-radius_near_neighbors)、低密度領域にある点(その最近接点が遠すぎる点)を外れ値とする。DBSCAN高密度なクラスタリングとていう点は今回の要件と合います。))各地点毎にいい感じに色付けしました。利用して、まとめて取ります。取得する必要があります。