Créer une choroplèthe Geopandas soignée

Après avoir fusionné counts_df avec permits_by_district, vous créerez une colonne permit_density normalisée en divisant le nombre de permis dans chaque district par la superficie de ce district. Vous tracerez ensuite votre choroplèthe geopandas final des projets de construction par district.

Cette activité fait partie du cours

Visualisation de données géospatiales avec Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Fusionnez permits_by_district et counts_df sur district pour créer districts_and_permits.
En utilisant apply() et une expression lambda, calculez une nouvelle colonne dans districts_and_permits appelée permit_density. Divisez les comptes par les superficies.
Tracez une choroplèthe de districts_and_permits, en utilisant permit_density avec la carte de couleurs OrRd et des contours noirs.
Ajoutez des étiquettes d'axes (longitude et latitude) et le titre fourni. Affichez votre tracé.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Merge permits_by_district and counts_df
districts_and_permits = pd.merge(____, ____, on = ____)

# Create permit_density column
districts_and_permits['permit_density'] = districts_and_permits.apply(lambda row: row.____ / row.____, axis = 1)
print(districts_and_permits.head(2))

# Create choropleth plot
districts_and_permits.plot(column = ____, ____ = 'OrRd', ____ = 'black', legend = True)

# Add axis labels and title
plt.xlabel(____)
plt.ylabel(____)
plt.title('2017 Building Project Density by Council District')
plt.show()

Modifier et exécuter le code