Eksploracja dzielnic Paryża (II)
W poprzednim ćwiczeniu korzystaliśmy z niestandardowej metody plot() obiektu GeoDataFrame, która tworzy prostą wizualizację geometrii zawartych w zbiorze danych. Obiekty GeoDataFrame i GeoSeries można traktować jako „przestrzennie świadome" odpowiedniki DataFrame i Series z biblioteki pandas – w porównaniu z nimi udostępniają dodatkowe metody i atrybuty przeznaczone do pracy z danymi przestrzennymi.
Atrybut .geometry obiektu GeoDataFrame zawsze zwraca kolumnę z obiektami geometrii jako GeoSeries, niezależnie od rzeczywistej nazwy tej kolumny (domyślnie kolumna ta nosi nazwę 'geometry').
Przykładem dodatkowej funkcjonalności przestrzennej jest atrybut area, który zwraca pole powierzchni wielokątów.
Biblioteka GeoPandas została zaimportowana jako geopandas, a zbiór danych o dzielnicach jest dostępny jako zmienna districts.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z danymi geoprzestrzennymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Sprawdź, jakim typem obiektu jest
districts, używając funkcjitype(). - Odwołaj się do atrybutu
geometryobiektu GeoDataFramedistrictsi wyświetl typ tego obiektu. - Pokaż pierwsze 5 wierszy kolumny z geometrią.
- Sprawdź pole powierzchni geometrii dzielnic.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Check what kind of object districts is
print(type(____))
# Check the type of the geometry attribute
print(____)
# Inspect the first rows of the geometry
print(districts.____)
# Inspect the area of the districts
print(districts.____)