एक परिष्कृत Geopandas choropleth बनाना
counts_df को permits_by_district के साथ मर्ज करने के बाद, आप प्रत्येक काउंसिल डिस्ट्रिक्ट में परमिट की गिनती को उसी डिस्ट्रिक्ट के क्षेत्रफल से भाग देकर normalized permit_density वाला एक कॉलम बनाएँगे। फिर आप प्रत्येक काउंसिल डिस्ट्रिक्ट के बिल्डिंग प्रोजेक्ट्स का अपना अंतिम geopandas choropleth प्लॉट करेंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Geospatial Data का Visualization
अभ्यास निर्देश
districtपरpermits_by_districtऔरcounts_dfको मर्ज करकेdistricts_and_permitsबनाएँ।apply()और एक lambda expression का उपयोग करकेdistricts_and_permitsमेंpermit_densityनाम का नया कॉलम निकालें। गिनती को क्षेत्रफल से भाग दें।districts_and_permitsका choropleth प्लॉट करें,permit_densityकोOrRdcolormap के साथ और काली आउटलाइन के साथ इस्तेमाल करें।- अक्ष लेबल (longitude और latitude) और दिया गया शीर्षक जोड़ें। अपना प्लॉट दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()