Dopracowany choropleth w Geopandas

Po połączeniu counts_df z permits_by_district utworzysz kolumnę ze znormalizowaną wartością permit_density, dzieląc liczbę pozwoleń w każdym okręgu rady przez jego powierzchnię. Następnie wyrenderujesz gotowy choropleth w geopandas przedstawiający projekty budowlane w poszczególnych okręgach.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wizualizacja danych geoprzestrzennych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Połącz permits_by_district i counts_df po kolumnie district, tworząc districts_and_permits.
Używając apply() i wyrażenia lambda, oblicz nową kolumnę w districts_and_permits o nazwie permit_density. Podziel liczby pozwoleń przez powierzchnie.
Wyrenderuj choropleth na podstawie districts_and_permits, używając kolumny permit_density, mapy kolorów OrRd i czarnych obrysów.
Dodaj etykiety osi (długość i szerokość geograficzna) oraz podany tytuł. Wyświetl wykres.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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()

Edytuj i uruchom kod