Bevölkerungsdichte visualisieren
Zurück zum Datensatz der Bezirke. In einer früheren Übung haben wir die Bezirke mit einer einheitlichen Farbe dargestellt. Oft möchten wir aber die räumliche Variation einer Variable zeigen und die Polygone entsprechend einfärben.
In dieser Übung visualisieren wir die räumliche Variation der Bevölkerungsdichte im Zentrum von Paris. Dazu berechnen wir zunächst die Bevölkerungsdichte, indem wir die Bevölkerungszahl durch die Fläche teilen, und fügen sie als neue Spalte dem DataFrame hinzu.
Der Bezirks-Datensatz ist bereits als districts geladen, GeoPandas wurde als geopandas und matplotlib.pyplot als plt importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit Geodaten in Python
Anleitung zur Übung
- Gib die ersten Zeilen des Bezirks-Datensatzes aus. Siehst du die Spalte 'population'?
- Untersuche die Fläche der Geometrien der Bezirke.
- Füge eine Spalte 'population_density' hinzu, die die Anzahl der Einwohner pro Quadratkilometer darstellt (Hinweis: Die Fläche ist in Quadratmetern angegeben, daher musst du das Ergebnis mit
10**6multiplizieren). - Plotte die Bezirke und verwende 'population_density', um die Polygone einzufärben.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Inspect the first rows of the districts dataset
print(districts.head())
# Inspect the area of the districts
print(districts.____)
# Add a population density column
districts['population_density'] = ____ / ____ * ____
# Make a plot of the districts colored by the population density
districts.____(____, legend=True)
plt.show()