In questo capitolo imparerai a creare una mappa a due livelli tracciando prima le regioni da uno shapefile e poi i punti posizione come scatter plot.

Introduzione

Creare uno scatter plot da longitudine e latitudine

Personalizzare uno scatterplot

Estrazione di longitudine e latitudine

Rappresentare le posizioni delle galline

Geometrie e shapefile

Creare un GeoDataFrame ed esaminare la geometria

Disegnare poligoni da shapefile

Scatter plot sopra poligoni

Geometria

Tracciare punti sopra poligoni - parte 1

Tracciare punti sopra i poligoni - parte 2

Costruire mappe a 2 livelli: combinare poligoni e scatter plot

Lavorerai con GeoJSON per creare grafici poligonali, imparerai proiezioni e sistemi di riferimento delle coordinate e farai pratica con i join spaziali in questo capitolo.

GeoJSON e grafici con geopandas

Lavorare con GeoJSON

Mappe di colori

Mappa dei quartieri di Nashville

Proiezioni e sistemi di riferimento delle coordinate

Modificare i sistemi di riferimento delle coordinate

Crea un GeoDataFrame a partire da un DataFrame

Join spaziali

Esercizio di join spaziale

Trova il quartiere con più opere di arte pubblica

Aggregare punti all'interno di poligoni

Tracciare il quartiere Urban Residents e le opere d'arte

Creare e unire GeoDataFrame

Per prima cosa imparerai a ottenere informazioni sulle geometrie nei tuoi dati con tre diversi attributi e metodi di GeoSeries. Poi imparerai a creare un livello di mappa stradale usando folium.

Attributi e metodi di GeoSeries I

Trova l'area del quartiere Urban Residents

Attributi e metodi di GeoSeries II

Il centro del quartiere Urban Residents

Prepara il calcolo delle distanze

Distanze delle opere dal centro del quartiere

Mappe stradali con folium

Crea una posizione folium dal centroide urbano

Crea una mappa folium del centro di Nashville

Mappa stradale di Folium del quartiere del centro

Creare marker e popup in folium

Aggiungere marker per le opere d'arte pubblica

Risoluzione dei problemi nei dati

Una mappa dell'arte del centro

GeoSeries e Folium

In questo capitolo conoscerai un tipo speciale di mappa chiamato choropleth. Poi imparerai e metterai in pratica la creazione di choropleth usando due diversi pacchetti: geopandas e folium.

Che cos'è una choropleth?

Ottenere i conteggi da un join spaziale

Aree dei distretti comunali e conteggi dei permessi

Calcolare una metrica normalizzata

Coropleti con geopandas

Coropleti con GeoPandas

Area in km quadrati, geometria in gradi decimali

Join spaziale e conteggi

Creare un choropleth Geopandas rifinito

Coroplette con folium

Choropleth con Folium

Choropleth con folium con marker e popup

Considerazioni finali

Creare una choropleth: densità dei permessi edilizi a Nashville

Service district

Council district GIS data

Schools in Nashville

School district GIS data

Nashville neighborhoods GIS data

Building permits issued in Nashville in 2017

Public artworks in Nashville

Uno dei compiti più importanti per un data scientist è capire il rapporto tra la posizione fisica dei dati e il loro contesto geografico. In questo corso imparerai a creare visualizzazioni efficaci di dati geospaziali con il pacchetto GeoPandas. Imparerai a eseguire join spaziali tra insiemi di dati, collegando i dati al contesto. Infine imparerai a sovrapporre dati geospaziali alle mappe per aggiungere ancora più indizi spaziali al tuo lavoro. Userai diversi insiemi di dati dal portale open data della città di Nashville per scoprire dove si trovano le galline a Nashville, quale quartiere ha più arte pubblica e altro ancora!

Introduction to Data Visualization with Matplotlib

Data Manipulation with pandas

Impara a creare visualizzazioni attraenti di dati geospaziali in Python con geopandas e folium.

Visualizzare dati geospaziali in Python

Crea visualizzazioni accattivanti di dati geospaziali in Python con il pacchetto geopandas e le mappe folium.

Visualizzazione dei dati in Python

Creare uno scatter plot da longitudine e latitudine

Visualizzare dati geospaziali in Python

esercizio interattivo pratico