Carte choroplèthe avec folium

Visualisation de données géospatiales avec Python

Mary van Valkenburg

Data Science Program Manager, Nashville Software School

Choroplèthe folium.Map

# Construire un objet carte pour Nashville
nashville = [36.1636,-86.7823]
m = folium.Map(location=nashville, zoom_start=10)

# Créer une choroplèthe avec la classe Choropleth de folium
folium.Choropleth(...)
Visualisation de données géospatiales avec Python

Arguments de la choroplèthe folium

  • geo_data - source des polygones (fichier GeoJSON ou GeoDataFrame)
  • name - nom de la colonne de géométrie (ou propriété GeoJSON) des polygones
  • data - DataFrame ou Series source pour les données normalisées
  • columns - liste de deux colonnes : une correspondant aux polygones et une pour la valeur à tracer
Visualisation de données géospatiales avec Python

Autres arguments de la choroplèthe folium

  • key_on - variable GeoJSON à lier aux données (commence toujours par feature)
  • fill_color - couleur de remplissage des polygones (bleu par défaut)
  • fill_opacity - de 0 (transparent) à 1 (opaque)
  • line_color - couleur des bordures des polygones (noir par défaut)
  • line_opacity - de 0 (transparent) à 1 (opaque)
  • legend_name - titre de la légende
Visualisation de données géospatiales avec Python
# Point central et carte pour Nashville
nashville = [36.1636,-86.7823]
m = folium.Map(location=nashville, zoom_start=10)
# Définir une couche choroplèthe pour la carte
folium.Choropleth(
    geo_data=districts_with_counts,
    name='geometry',
    data=districts_with_counts,
    columns=['district', 'school_density'],
    key_on='feature.properties.district',
    fill_color='YlGn',
    fill_opacity=0.75,
    line_opacity=0.5,
    legend_name='Schools per km squared by School District'
   ).add_to(m)

folium.LayerControl().add_to_map()
display(m)
Visualisation de données géospatiales avec Python

Choroplèthe folium de la densité d'écoles

carte folium de la densité d'écoles avec couche choroplèthe

Visualisation de données géospatiales avec Python

Passons à la pratique !

Visualisation de données géospatiales avec Python

Preparing Video For Download...