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Parigi: join spaziale tra quartieri e stazioni delle bici

Torniamo ai dati di Parigi su quartieri e stazioni delle bici. Ora useremo l'operazione di join spaziale per identificare il quartiere in cui si trova ciascuna stazione.

I dataset dei quartieri e delle stazioni di bike sharing sono già caricati per te come GeoDataFrame districts e stations, e GeoPandas è stato importato come geopandas

Questo esercizio fa parte del corso

Lavorare con i dati geospaziali in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa la funzione geopandas.sjoin() per aggiungere al dataset stations il nome del quartiere in cui si trova ogni stazione. Chiama il risultato joined.
  • Verifica il risultato mostrando le prime cinque righe.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Join the districts and stations datasets
joined = ____

# Inspect the first five rows of the result
print(joined.____)
Modifica ed esegui il codice