Giới thiệu

Trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý bằng Python

Mary van Valkenburg

Data Science Program Manager, Nashville Software School

Vị trí

Dịch tả bùng phát ở London năm 1854
Hơn 600 ca tử vong

đám mây miasma

Bản đồ chấm của Snow

bản đồ chấm các ca tử vong vì dịch tả năm 1864

https://myweb.rollins.edu/jsiry/London-Cholera-John_Snow-copy.jpg

Bạn sẽ học gì trong khóa này

Cách vẽ điểm không gian địa lý bằng scatterplot
Cách vẽ hình học với geopandas
Cách tạo GeoDataFrame từ DataFrame
Cách nối không gian các tập dữ liệu
Cách thêm bản đồ đường phố vào biểu đồ
Khi nào và cách tạo choropleth

Kinh độ và vĩ độ

biểu đồ phân tán chiều cao cha và con trai

trái đất với lưới kinh độ và vĩ độ

plt.scatter(schools.Longitude, 
            schools.Latitude, 
            c = 'darkgreen', 
            marker = 'p')
plt.show()

biểu đồ phân tán đơn giản vị trí các trường học

plt.scatter(schools.Longitude, schools.Latitude, 
            c = 'darkgreen', marker = 'p')
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Latitude')
plt.title('Nashville Public Schools')
plt.grid()
plt.show()

biểu đồ phân tán vị trí trường học kèm nhãn, tiêu đề, lưới

Trích xuất kinh độ và vĩ độ

bus_stops.head()

Stop ID    StopName       Location
4431      MCC5_11    (36.16659, -86.781996)
588       CHA7AWN    (36.165, -86.78406)
590       CHA8AWN    (36.164393, -86.785451)
541       CXONGULC   (36.162249, -86.790464)
5231      7AVUNISM   (36.163822, -86.783791)

Trích xuất kinh độ và vĩ độ

bus_stops['lat'] = [loc[0] for loc in bus_stops.Location]
bus_stops['lng'] = [loc[1] for loc in bus_stops.Location]
bus_stops.head()

Stop ID    StopName  Location                  lat         lng
4431      MCC5_11   (36.16659, -86.781996)    36.16659    -86.781996    
588       CHA7AWN  (36.165, -86.78406)        36.165      -86.78406
590       CHA8AWN  (36.164393, -86.785451)    36.164393   -86.785451
541       CXONGULC  (36.162249, -86.790464)   36.162249   -86.790464
5231      7AVUNISM  (36.163822, -86.783791)   36.163822   -86.783791

Trích xuất lng và lat bằng biểu thức chính quy

bus_stops2.head()

Stop ID        Location            
4431       MCC - BAY 11\nNashville, TN\n(36.16659, -86.78199)
588        CHARLOTTE AVE\nNashville, TN\n(36.165, -86.78406)
590        CHARLOTTE AV\nNashville, TN\n(36.164393, -86.785451)
541        CHARLOTTE\nNashville, TN\n(36.162249, -86.790464)
5231       Nashville, TN\n(36.163822, -86.783791)

Trích xuất lng và lat bằng biểu thức chính quy

lat_lng_pattern = re.compile(r'\((.*),\s*(.*)\)', flags=re.MULTILINE)
def extract_lat_lng(address):
    try:
        lat_lng_match = lat_lng_pattern.search(address)
        lat = float(lat_lng_match.group(1))
        lng = float(lat_lng_match.group(2))
        return (lat, lng)
    except:
        return (np.NaN, np.NaN)

lat_lngs = [extract_lat_lng(location)for location in \
           bus_stops2.loc[:, 'Location']]
bus_stops2['lat'] = [lat for lat, lng in lat_lngs]
bus_stops2['lng'] = [lng for lat, lng in lat_lngs]

Dữ liệu mở Nashville

ảnh chụp nashville.data.gov

đầu gà khổng lồ

Cùng luyện tập nào!

Trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý bằng Python