In this chapter, you will learn how to create a two-layer map by first plotting regions from a shapefile and then plotting location points as a scatterplot.

Introduction

Plotting a scatterplot from longitude and latitude

Styling a scatterplot

Extracting longitude and latitude

Plotting chicken locations

Geometries and shapefiles

Creating a GeoDataFrame & examining the geometry

Plotting shapefile polygons

Scatterplots over polygons

Geometry

Plotting points over polygons - part 1

Plotting points over polygons - part 2

Building 2-Layer Maps : Combining Polygons and Scatterplots

You'll work with GeoJSON to create polygonal plots, learn about projections and coordinate reference systems, and get practice spatially joining data in this chapter.

GeoJSON und Plotten mit geopandas

Arbeiten mit GeoJSON

Colormaps

Nashville-Stadtteile kartieren

Projektionen und Koordinatenbezugssysteme

Koordinatenreferenzsysteme ändern

Erstelle ein GeoDataFrame aus einem DataFrame

Räumliche Joins

Übung zu Spatial Joins

Das Viertel mit den meisten Kunstwerken finden

Punkte innerhalb von Polygonen aggregieren

Das Viertel Urban Residents und die Kunst darin plotten

Creating and Joining GeoDataFrames

First you will learn to get information about the geometries in your data with three different GeoSeries attributes and methods. Then you will learn to create a street map layer using folium.

GeoSeries attributes and methods I

Find the area of the Urban Residents neighborhood

GeoSeries attributes and methods II

The center of the Urban Residents neighborhood

Prepare to calculate distances

Art distances from neighborhood center

Street maps with folium

Create a folium location from the urban centroid

Create a folium map of downtown Nashville

Folium street map of the downtown neighborhood

Creating markers and popups in folium

Adding markers for the public art

Troubleshooting data issues

A map of downtown art

GeoSeries and  Folium

In this chapter, you will learn about a special map called a choropleth. Then you will learn and practice building choropleths using two different packages: geopandas and folium.

What is a choropleth?

Finding counts from a spatial join

Council district areas and permit counts

Calculating a normalized metric

Choropleths with geopandas

Geopandas choropleths

Area in km squared, geometry in decimal degrees

Spatially joining and getting counts

Building a polished Geopandas choropleth

Choropleths with folium

Folium choropleth

Folium choropleth with markers and popups

Closing thoughts

Creating a Choropleth Building Permit Density in Nashville

Building permits issued in Nashville in 2017

Council district GIS data

Nashville neighborhoods GIS data

Public artworks in Nashville

School district GIS data

Schools in Nashville

Service district

Eine der wichtigsten Aufgaben von Data Scientists ist es, die Beziehungen zwischen dem physischen Standort ihrer Daten und ihrem geografischen Kontext zu verstehen. In diesem Kurs lernst du, ansprechende Visualisierungen von Geodaten mit dem Paket GeoPandas zu erstellen. Du wirst Datensätze räumlich verknüpfen und so Daten mit Kontext verbinden. Zum Schluss lernst du, Geodaten auf Karten zu legen, um deiner Arbeit noch mehr räumliche Hinweise zu geben. Du verwendest mehrere Datensätze aus dem Open-Data-Portal der Stadt Nashville, um herauszufinden, wo die Hühner in Nashville sind, welches Viertel die meiste öffentliche Kunst hat und mehr!

Introduction to Data Visualization with Matplotlib

Data Manipulation with pandas

Lerne, attraktive Visualisierungen von Geodaten in Python mit Geopandas und Folium zu erstellen.

Visualizing Geospatial Data in Python

Hier lernst du, wie du mit Python, dem geopandas-Paket und folium maps Geodaten ansprechend visualisierst.

Datenvisualisierung mit Python

Arbeiten mit GeoJSON

Interaktive praktische Übung