Mehrere Ebenen plotten
Eine typische pandas-Funktionalität ist das Filtern eines DataFrames: Du nimmst eine Teilmenge der Zeilen basierend auf einer Bedingung (die eine boolesche Maske erzeugt).
In dieser Übung bilden wir die Teilmenge aller afrikanischen Restaurants und erstellen anschließend einen Plot mit mehreren Ebenen. In einem solchen Plot kombinieren wir die Visualisierung mehrerer GeoDataFrames in einer einzigen Abbildung. Um eine Ebene hinzuzufügen, kannst du das ax-Schlüsselwort der plot()-Methode eines GeoDataFrames verwenden und ein matplotlib-Axes-Objekt übergeben.
Die Restaurantdaten sind bereits als GeoDataFrame restaurants geladen. GeoPandas ist als geopandas und matplotlib.pyplot als plt importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit Geodaten in Python
Anleitung zur Übung
- Wähle die Teilmenge aller Zeilen, bei denen
typegleich 'African restaurant' ist. Nenne diese Teilmengeafrican_restaurants. - Erstelle einen Plot aller Restaurants und verwende eine einheitliche graue Farbe. Denk daran, ein matplotlib-Axes-Objekt an die
plot()-Methode zu übergeben. - Füge eine zweite Ebene nur mit den afrikanischen Restaurants in Rot hinzu. Für typische Farben kannst du englische Namen wie 'red' und 'grey' verwenden.
- Entferne den Rahmen mit der Methode
set_axis_off()auf dem matplotlib-Axes-Objekt.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Load the restaurants dataset
restaurants = geopandas.read_file("paris_restaurants.geosjon")
# Take a subset of the African restaurants
african_restaurants = ____
# Make a multi-layered plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
restaurants.____
african_restaurants.____
# Remove the box, ticks and labels
ax.____
plt.show()