ブロードバンド利用の二変量マップ
2つの変数を同時に地図化したいことがあります。これは二変量マップと呼ばれます。実現方法の1つは、コロプレスマップと記号の大きさを変えるプロポーショナルシンボルマップを組み合わせることです。ここでは geo_state GeoDataFrame を使って、ブロードバンドにアクセスできるインターネット世帯の割合をコロプレスとして描き、その上にインターネットにアクセスできる世帯数のプロポーショナルシンボルを重ねます。
重ねたシンボルが下地のコロプレスを完全に隠さないように、プロポーショナルシンボルのマーカーに alpha で透過度を設定します。
geopandas は通常のエイリアスでインポート済みで、numpy から sqrt 関数もインポート済みです。
geo_state GeoDataFrame は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析
演習の手順
broadbandとinternet列を使って、インターネット世帯のうちブロードバンド利用の割合を計算します- 新しく作成した
pct_broadband列を、黄-緑-青のカラーマップでコロプレスのベースマップとして描画します - セントロイド点の
markersizeを、internetアクセスのある世帯数の平方根を5で割った値に設定し、alphaパラメータを0.7にしてマーカーを半透明にします
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create point GeoDataFrame at centroid of states
geo_state_pt = geo_state.copy()
geo_state_pt["geometry"] = geo_state_pt.centroid
# Calculate percentage of internet households with broadband
geo_state["pct_broadband"] = ____
# Set choropleth basemap
basemap = ____
# Plot transparent proportional symbols on top of basemap
geo_state_pt.plot(ax = basemap, ____, color = "lightgray", edgecolor = "darkgray", ____)
plt.show()