Erkunde einen Landnutzungs-Datensatz
Für die folgenden Übungen stellen wir zunächst einen neuen Datensatz vor: einen Datensatz zur Landnutzung in Paris (eine vereinfachte Version basierend auf dem offenen europäischen Urban Atlas). Die Landnutzung gibt an, für welche Art von Aktivität eine bestimmte Fläche genutzt wird, zum Beispiel als Wohngebiet oder für Erholung. Es handelt sich um einen Polygon-Datensatz mit einem Label, das die Landnutzungsklasse für verschiedene Bereiche in Paris repräsentiert.
In dieser Übung lesen wir die Daten ein, erkunden sie visuell und berechnen die Gesamtfläche der verschiedenen Landnutzungsklassen im Gebiet von Paris.
GeoPandas und matplotlib sind bereits importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit Geodaten in Python
Anleitung zur Übung
- Lies die Datei
'paris_land_use.shp'ein und weise das Ergebnis der Variablenland_usezu. - Erstelle einen Plot von
land_useund nutze die Spalte'class', um die Polygone einzufärben. Füge außerdem eine Legende hinzu. Hinweis: Die Erstellung der Grafik kann wegen der vielen Polygone ein paar Sekunden dauern. - Füge eine neue Spalte
'area'mit der Fläche jedes Polygons hinzu. - Berechne die Gesamtfläche in km² für jede
'class'mit der Methodegroupby()und gib das Ergebnis aus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import the land use dataset
land_use = geopandas.____
print(land_use.head())
# Make a plot of the land use with 'class' as the color
land_use.plot(____, legend=True, figsize=(15, 10))
plt.show()
# Add the area as a new column
land_use['area'] = ____
# Calculate the total area for each land use class
total_area = land_use.groupby(____)['area'].____() / 1000**2
print(total_area)