Introduktion

Visualisering av geospatial data i Python

Mary van Valkenburg

Data Science Program Manager, Nashville Software School

Plats

Koleraepidemi i London 1854
Över 600 dödsfall

miasmamolnet

Snows punktkarta

punktkarta över koleradödsfall 1864

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

Vad du lär dig i kursen

Hur man plottar geospatiala punkter som spridningsdiagram
Hur man plottar geometrier med geopandas
Hur man bygger en GeoDataFrame från en DataFrame
Hur man gör en spatial sammanslagning av datamängder
Hur man lägger till en gatukarta i diagram
När och hur man skapar ett koropletdiagram

Longitud och latitud

spridningsdiagram över faders och söners längd

jordklotet med longitud- och latitudnät

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

enkelt spridningsdiagram över skolors placering

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()

spridningsdiagram över skolor med etiketter, titel och rutnät

Extrahera longitud och latitud

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)

Extrahera longitud och latitud

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

Extrahera longitud och latitud med reguljära uttryck

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)

Extrahera longitud och latitud med reguljära uttryck

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]

Nashvilles öppna data

skärmbild från nashville.data.gov

jättestort kycklingham

Nu kör vi en övning!

Visualisering av geospatial data i Python