Construire un GeoDataFrame à partir d'un DataFrame

Dans cet exercice, vous allez construire un GeoDataFrame geopandas à partir du DataFrame Nashville Public Art. Vous devrez préciser le CRS et définir une géométrie. Cela vous préparera à effectuer une jointure spatiale entre les données d'art et les données de quartiers afin de découvrir quel quartier compte le plus d'œuvres.

Les données Nashville Public Art ont été chargées pour vous sous le nom art.

Cette activité fait partie du cours

Visualisation de données géospatiales avec Python

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Instructions de l’exercice

Affichez le head() des données art.
Construisez une colonne de géométrie dans le DataFrame art à l'aide de la méthode points_from_xy() de geopandas.
Créez un GeoDataFrame à partir de art et nommez-le art_geo. Donnez à crs la valeur de neighborhoods.crs et à geometry la colonne que vous venez de créer.
Affichez le type() de art_geo pour vérifier qu'il s'agit d'un GeoDataFrame.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# Print the first few rows of the art DataFrame
print(art.____())

# Create a geometry column in art
art['geometry'] = gpd.____(art.lng, art.lat)

# Create a GeoDataFrame from art and verify the type
art_geo = gpd.GeoDataFrame(art, 
                           ____ = neighborhoods.crs, 
                           ____ = art.geometry)
print(type(____))

Modifier et exécuter le code