Spatial join से काउंट निकालना
आप 2017 में Nashville में जारी किए गए building permits के एक डेटासेट का उपयोग करेंगे। यह DataFrame, permits, आपके लिए पहले से लोड है, साथ ही council_districts GeoDataFrame भी।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Geospatial Data का Visualization
अभ्यास निर्देश
latऔरlngसेpermitsमें एकgeometryकॉलम बनाएँ।permits,council_districtsके crs, औरpermitsकीgeometryका उपयोग करकेpermits_geoनाम का एक GeoDataFrame बनाएँ।- प्रत्येक council district के
withinजारी हुए permits खोजने के लिए spatial join का उपयोग करें। पहली 2 पंक्तियाँ प्रिंट करें। groupby()और.size()का उपयोग करके, प्रत्येक district के भीतर permits की गिनती दिखाने के लिएpermit_countsबनाएँ।permit_countsप्रिंट करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
import geopandas as gpd
# Create a geometry column in permits from lat and lng
permits[____] = gpd.points_from_xy(____.____ , ____.____)
# Build a GeoDataFrame: permits_geo
permits_geo = gpd.GeoDataFrame(____, crs = ____.crs, geometry = ____.geometry)
# Spatial join of permits_geo and council_districts
permits_by_district = gpd.____(permits_geo, council_districts, predicate = ____)
print(permits_by_district.head(2))
# Create permit_counts
permit_counts = permits_by_district.groupby([____]).____()
print(permit_counts)