Créer une choroplèthe soignée avec GeoPandas
Après avoir fusionné counts_df avec permits_by_district, vous créerez une colonne permit_density normalisée en divisant le nombre d’autorisations dans chaque district municipal par la superficie de ce district. Vous tracerez ensuite votre choroplèthe final geopandas des projets de construction par district.
Cet exercice fait partie du cours
Visualiser des données géospatiales en Python
Instructions
- Fusionnez
permits_by_districtetcounts_dfsurdistrictpour créerdistricts_and_permits. - À l’aide de
apply()et d’une expression lambda, calculez une nouvelle colonne dansdistricts_and_permitsappeléepermit_density. Divisez les nombres par les superficies. - Tracez une choroplèthe de
districts_and_permits, en utilisantpermit_densityavec la carte de couleursOrRdet des contours noirs. - Ajoutez les étiquettes d’axes (longitude et latitude) et le titre fourni. Affichez votre graphique.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()