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  3. Python으로 지리공간 데이터 다루기
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Exercise

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.

Instrukcje

100 XP
  • 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 결과에 10**6을 곱해야 합니다.)
  • 폴리곤 색을 'population_density'로 지정해 구를 플로팅하세요.