Criando um choropleth caprichado com Geopandas

Depois de combinar counts_df com permits_by_district, você vai criar uma coluna com permit_density normalizada, dividindo a contagem de licenças em cada distrito do conselho pela área desse distrito. Em seguida, você vai plotar seu choropleth final do geopandas com os projetos de construção em cada distrito do conselho.

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Visualizando dados geoespaciais em Python

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Instruções do exercicio

Una permits_by_district e counts_df em district para criar districts_and_permits.
Usando apply() e uma expressão lambda, calcule uma nova coluna em districts_and_permits chamada permit_density. Divida as contagens pelas áreas.
Plote um choropleth de districts_and_permits, usando permit_density com o mapa de cores OrRd e contornos pretos.
Adicione rótulos de eixo (longitude e latitude) e o título fornecido. Mostre o gráfico.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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()

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