De bevolkingsdichtheid visualiseren
We gaan terug naar de gegevensset met districten. In een eerdere oefening visualiseerden we de districten met één uniforme kleur. Maar vaak wil je de ruimtelijke variatie van een variabele laten zien en de polygonen daarnaar inkleuren.
In deze oefening visualiseren we de ruimtelijke variatie van de bevolkingsdichtheid in het centrum van Parijs. Daarvoor berekenen we eerst de bevolkingsdichtheid door het inwonertal te delen door de oppervlakte en voegen die toe als een nieuwe kolom aan de DataFrame.
De districten-gegevensset is al geladen als districts, GeoPandas is geïmporteerd als geopandas en matplotlib.pyplot als plt.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Werken met georuimtelijke data in Python
Oefeninstructies
- Print de eerste rijen van de districten-gegevensset. Zie je de kolom 'population'?
- Bekijk de oppervlakte van de geometrieën van de districten.
- Voeg een kolom 'population_density' toe met het aantal inwoners per vierkante kilometer (Let op: de oppervlakte staat in vierkante meter, dus je moet de uitkomst vermenigvuldigen met
10**6). - Plot de districten en gebruik 'population_density' om de polygonen in te kleuren.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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()