Jointure spatiale et calcul des effectifs

Vous allez poursuivre la préparation de votre jeu de données pour tracer une choroplèthe geopandas en créant un GeoDataFrame des permis de construction joints spatialement aux districts du conseil. Ensuite, vous pourrez obtenir le nombre de permis délivrés dans chaque district du conseil.

Cette activité fait partie du cours

Visualisation de données géospatiales avec Python

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Instructions de l’exercice

Créez permits_geo à partir de permits, du council_districts.crs et de la geometry dans permits.
Faites une jointure spatiale entre permits_geo et council_districts pour obtenir les permis de construction within chaque district du conseil. Nommez le résultat permits_by_district.
Comptez les permis dans chaque district, permit_counts, en enchaînant les méthodes groupby() et size().
Créez counts_df à partir de permit_counts. Réinitialisez l'index et nommez les colonnes district et bldg_permits.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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))

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