人口密度を可視化する
地区データセットに戻りましょう。前の演習では、すべて同じ色で地区を表示しました。しかし、実際には変数の空間的なばらつきを示し、それに応じてポリゴンに色を付けたいことがよくあります。
この演習では、パリ中心部における人口密度の空間的な違いを可視化します。まず、人口を面積で割って人口密度を計算し、その結果を新しい列としてデータフレームに追加します。
地区データセットはすでに districts として読み込まれており、GeoPandas は geopandas、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonで扱う地理空間データ
演習の手順
- 地区データセットの先頭行を表示します。'population' 列はありますか？
- 各地区のジオメトリの面積を確認します。
- 1平方キロメートルあたりの居住者数を表す列 'population_density' を追加します（注意：面積は平方メートルなので、結果に
10**6を掛ける必要があります）。 - ポリゴンの色分けに 'population_density' を使って地区をプロットします。
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。
# Inspect the first rows of the districts dataset
print(districts.head())
# Inspect the area of the districts
print(districts.____)
# Add a population density column
districts['population_density'] = ____ / ____ * ____
# Make a plot of the districts colored by the population density
districts.____(____, legend=True)
plt.show()