Coropletas: mapeando dados no espaço

Trabalhando com Dados Geoespaciais em Python

Dani Arribas-Bel

Geographic Data Science Lab (University of Liverpool)

Coropletas

countries.plot(column='gdp_per_cap', legend=True)

Trabalhando com Dados Geoespaciais em Python

Coropletas

Especificando uma coluna:

locations.plot(column='variable')

Coropleta com esquema de classificação:

locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='viridis')

Escolhas principais:

  • Número de classes (k)
  • Algoritmo de classificação (scheme)
  • Paleta de cores (cmap)
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Número de classes ("k")

locations.plot(column='variable', scheme='Quantiles', k=7, cmap='viridis')

Coropletas necessariamente implicam perda de informação (e tudo bem)

Tensão entre:

  • Manter detalhe e granularidade dos valores originais (k maior)
  • Abstrair para facilitar o processamento e a interpretação (k menor)

Regra prática: 3 a 12 classes ou "bins"

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Algoritmos de classificação ("scheme")

locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='viridis')

Como alocar cada valor da nossa variable em um dos grupos k?

Dois métodos (comuns) para variáveis contínuas:

  • Intervalos Iguais ('equal_interval')
  • Quantis ('quantiles')
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Intervalos Iguais

locations.plot(column='variable', scheme='equal_interval', k=7, cmap='Purples')

l04_equal_interval.png

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Quantis

locations.plot(column='variable', scheme='quantiles', k=7, cmap='Purples')

l04_quantiles.png

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Cor

Categorias, não ordenadas

locations.plot(column='variable', 
               categorical=True, cmap='Purples')

Graduada, sequencial

locations.plot(column='variable', 
               k=5, cmap='RdPu')

Graduada, divergente

locations.plot(column='variable', 
               k=5, cmap='RdYlGn')

pastel5.png

l04_pal_seq.png

l04_pal_div.png

IMPORTANTE: alinhe com seu objetivo

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Vamos praticar!

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