Introduction

Visualisation de données géospatiales avec Python

Mary van Valkenburg

Data Science Program Manager, Nashville Software School

Localisation

  • Éclosion de choléra à Londres en 1854
  • Plus de 600 décès

nuage de miasmes

Visualisation de données géospatiales avec Python

Carte à points de Snow

carte à points des décès du choléra en 1864

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

Visualisation de données géospatiales avec Python

Ce que vous allez apprendre

  • Tracer des points géospatiaux en nuages de points
  • Tracer des géométries avec geopandas
  • Construire un GeoDataFrame à partir d'un DataFrame
  • Joindre des ensembles de données spatialement
  • Ajouter un plan de rue à vos graphiques
  • Quand et comment créer une carte choroplèthe
Visualisation de données géospatiales avec Python

Longitude et latitude

nuage de points des tailles père-fils

globe avec grille de longitude et de latitude

Visualisation de données géospatiales avec Python
plt.scatter(schools.Longitude, 
            schools.Latitude, 
            c = 'darkgreen', 
            marker = 'p')
plt.show()

nuage de points simple des emplacements d'écoles

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()

nuage de points des écoles avec étiquettes, titre, quadrillage

Visualisation de données géospatiales avec Python

Extraction de la longitude et de la latitude

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)
Visualisation de données géospatiales avec Python

Extraction de la longitude et de la latitude

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
Visualisation de données géospatiales avec Python

Extraction de lng et lat avec des expressions régulières

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)
Visualisation de données géospatiales avec Python

Extraction de lng et lat avec des expressions régulières

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]
Visualisation de données géospatiales avec Python

Données ouvertes de Nashville

capture d'écran de nashville.data.gov

énorme tête de poulet

Visualisation de données géospatiales avec Python

Passons à la pratique !

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