인구 밀도 시각화하기
다시 구(districts) 데이터셋으로 돌아가 보겠습니다. 이전 연습 문제에서는 모든 구를 동일한 색으로 표시했어요. 하지만 실제로는 어떤 변수가 공간적으로 어떻게 달라지는지 보여 주기 위해 그 값에 따라 폴리곤 색을 다르게 하는 경우가 많습니다.
이번 연습에서는 파리 중심부의 인구 밀도의 공간적 분포를 시각화하겠습니다. 이를 위해 먼저 인구 수를 면적으로 나누어 인구 밀도를 계산하고, 그 값을 데이터프레임의 새 열로 추가할 거예요.
구 데이터셋은 이미 districts로 로드되어 있고, GeoPandas는 geopandas로, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 지리공간 데이터 다루기
연습 안내
- 구 데이터셋의 처음 몇 행을 출력하세요.
'population'열이 보이나요? - 구 지오메트리의 면적을 확인하세요.
- 제곱킬로미터당 거주자 수를 나타내는
'population_density'열을 추가하세요. (참고: 면적 단위는 제곱미터이므로 결과에10**6을 곱해야 합니다.) - 폴리곤 색을
'population_density'로 지정해 구를 플로팅하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()