In this chapter, you will learn how to create a two-layer map by first plotting regions from a shapefile and then plotting location points as a scatterplot.

Introduction

Tracer un nuage de points à partir de la longitude et de la latitude

Styliser un nuage de points

Extraire la longitude et la latitude

Tracer les emplacements des poules

Géométries et shapefiles

Créer un GeoDataFrame et examiner la géométrie

Tracer des polygones de shapefile

Nuages de points sur des polygones

Géométrie

Tracer des points sur des polygones - partie 1

Tracer des points sur des polygones - partie 2

Building 2-Layer Maps : Combining Polygons and Scatterplots

You'll work with GeoJSON to create polygonal plots, learn about projections and coordinate reference systems, and get practice spatially joining data in this chapter.

GeoJSON and plotting with geopandas

Working with GeoJSON

Colormaps

Map Nashville neighborhoods

Projections and coordinate reference systems

Changing coordinate reference systems

Construct a GeoDataFrame from a DataFrame

Spatial joins

Spatial join practice

Finding the neighborhood with the most public art

Aggregating points within polygons

Plotting the Urban Residents neighborhood and art

Creating and Joining GeoDataFrames

First you will learn to get information about the geometries in your data with three different GeoSeries attributes and methods. Then you will learn to create a street map layer using folium.

GeoSeries attributes and methods I

Find the area of the Urban Residents neighborhood

GeoSeries attributes and methods II

The center of the Urban Residents neighborhood

Prepare to calculate distances

Art distances from neighborhood center

Street maps with folium

Create a folium location from the urban centroid

Create a folium map of downtown Nashville

Folium street map of the downtown neighborhood

Creating markers and popups in folium

Adding markers for the public art

Troubleshooting data issues

A map of downtown art

GeoSeries and  Folium

In this chapter, you will learn about a special map called a choropleth. Then you will learn and practice building choropleths using two different packages: geopandas and folium.

What is a choropleth?

Finding counts from a spatial join

Council district areas and permit counts

Calculating a normalized metric

Choropleths with geopandas

Geopandas choropleths

Area in km squared, geometry in decimal degrees

Spatially joining and getting counts

Building a polished Geopandas choropleth

Choropleths with folium

Folium choropleth

Folium choropleth with markers and popups

Closing thoughts

Creating a Choropleth Building Permit Density in Nashville

Building permits issued in Nashville in 2017

Council district GIS data

Nashville neighborhoods GIS data

Public artworks in Nashville

School district GIS data

Schools in Nashville

Service district

L’une des tâches essentielles d’un·e data scientist est de comprendre les liens entre l’emplacement physique des données et leur contexte géographique. Dans ce cours, vous apprendrez à créer des visualisations soignées de données géospatiales avec le package GeoPandas. Vous apprendrez à réaliser des jointures spatiales entre jeux de données, en reliant données et contexte. Enfin, vous verrez comment superposer des données géospatiales à des cartes pour ajouter encore plus d’indices spatiaux à votre analyse. Vous utiliserez plusieurs jeux de données issus du portail open data de la ville de Nashville pour découvrir où se trouvent les poules à Nashville, quel quartier abrite le plus d’art public, et plus encore !

Introduction to Data Visualization with Matplotlib

Data Manipulation with pandas

Apprenez à créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python avec geopandas et folium.

Visualiser des données géospatiales en Python

Découvrez comment créer des visualisations attrayantes de données géospatiales en Python à l'aide du package geopandas et des cartes folium.

Visualisation des données en Python

Géométrie

Exercice interactif pratique