1. 学ぶ
  2. /
  3. プロジェクト
  4. /
  5. Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析

Connected

演習

インターネット接続のある世帯の比例シンボルマップ

生データのカウント変数を地図化するには、データ値に比例した大きさのマーカーを置く比例シンボルマップが有効です。この演習では、各州の重心(centroid)を求め、州のベースマップを作成し、各重心にインターネット接続のある世帯数に応じてサイズを変えた円を配置します。

各マーカーの「面積」がデータ値に比例する必要があります。マーカーサイズは直径として指定するため、列の値の平方根を取らなければなりません。マーカーが大きすぎたり小さすぎたり見えることがあります。この演習では、見た目を整える判断としてマーカーサイズを 5 で割ります。

geopandas は通常のエイリアスでインポート済みで、numpy から sqrt 関数もインポートされています。

geo_state GeoDataFrame は読み込み済みです。

指示

100 XP
  • geo_state_pt の centroid 属性を呼び出し、その結果を geometry 列に代入します
  • geo_state の plot メソッドを呼び出して州境のベースマップを作成し、color を "tan"、edgecolor を "black" に設定します
  • 変数 ms(markersize パラメータに渡します)を、geo_state_pt["internet"] 列の値の平方根を 5 で割ったものに設定します