Räumlich verknüpfen und Zählwerte ermitteln

Du bereitest deinen Datensatz weiter für die Darstellung eines geopandas-Choropleths vor, indem du ein GeoDataFrame der Baugenehmigungen erstellst, das räumlich mit den Ratsbezirken verknüpft ist. Danach kannst du die Anzahl der in jedem Ratsbezirk erteilten Baugenehmigungen ermitteln.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Visualizing Geospatial Data in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erstelle permits_geo aus permits, dem council_districts.crs und der geometry in permits.
Führe einen Spatial Join zwischen permits_geo und den council_districts durch, um die Baugenehmigungen within jedes Ratsbezirks zu erhalten. Nenne das Ergebnis permits_by_district.
Zähle die Genehmigungen in jedem Bezirk als permit_counts, indem du die Methoden groupby() und size() verkettest.
Erstelle counts_df aus permit_counts. Setze den Index zurück und benenne die Spalten district und bldg_permits.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create permits_geo
permits_geo = gpd.GeoDataFrame(____, crs = ____.____, geometry = ____.____)

# Spatially join permits_geo and council_districts
permits_by_district = gpd.sjoin(____, ____, ____ = ____)
print(permits_by_district.head(2))

# Count permits in each district
permit_counts = permits_by_district.____(____).____()

# Convert permit_counts to a df with 2 columns: district and bldg_permits
counts_df = ____.to_frame()
counts_df = counts_df.____()
counts_df.____ = ['district', 'bldg_permits']
print(counts_df.head(2))

Code bearbeiten und ausführen