완성도 높은 Geopandas 코로플레스 만들기
counts_df를 permits_by_district와 병합한 후, 각 시의회 구역의 허가 건수를 해당 구역의 면적로 나눈 정규화된 permit_density 열을 만듭니다. 그런 다음 각 시의회 구역의 건축 프로젝트에 대한 최종 geopandas 코로플레스를 그립니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 지리공간 데이터 시각화하기
연습 안내
district를 기준으로permits_by_district와counts_df를 병합하여districts_and_permits를 만드세요.apply()와 람다 표현식을 사용해districts_and_permits에permit_density라는 새 열을 계산하세요. 건수를 면적으로 나누세요.districts_and_permits의 코로플레스를 그리되,permit_density를 사용하고 컬러맵은OrRd, 외곽선은 검은색으로 지정하세요.- 축 레이블(경도, 위도)과 제공된 제목을 추가하고, 그래프를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Merge permits_by_district and counts_df
districts_and_permits = pd.merge(____, ____, on = ____)
# Create permit_density column
districts_and_permits['permit_density'] = districts_and_permits.apply(lambda row: row.____ / row.____, axis = 1)
print(districts_and_permits.head(2))
# Create choropleth plot
districts_and_permits.plot(column = ____, ____ = 'OrRd', ____ = 'black', legend = True)
# Add axis labels and title
plt.xlabel(____)
plt.ylabel(____)
plt.title('2017 Building Project Density by Council District')
plt.show()