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Plotando múltiplas camadas

Outra funcionalidade típica do pandas é filtrar um dataframe: obter um subconjunto das linhas com base em uma condição (que gera uma máscara booleana).

Neste exercício, vamos pegar o subconjunto de todos os restaurantes africanos e, em seguida, criar um gráfico com várias camadas. Nesse tipo de gráfico, combinamos a visualização de vários GeoDataFrames em uma única figura. Para adicionar uma camada, podemos usar o parâmetro ax do método plot() de um GeoDataFrame para passar um objeto de eixos do matplotlib.

Os dados de restaurantes já estão carregados como o GeoDataFrame restaurants. O GeoPandas foi importado como geopandas e o matplotlib.pyplot como plt.

Este exercício faz parte do curso

Trabalhando com Dados Geoespaciais em Python

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Instruções do exercício

  • Selecione o subconjunto de todas as linhas em que o type é 'African restaurant'. Chame esse subconjunto de african_restaurants.
  • Faça um gráfico de todos os restaurantes e use uma cor cinza uniforme. Lembre-se de passar um objeto de eixos do matplotlib para o método plot().
  • Adicione uma segunda camada apenas com os restaurantes africanos em vermelho. Para as cores típicas, você pode usar nomes em inglês como 'red' e 'grey'.
  • Remova a moldura usando o método set_axis_off() no objeto de eixos do matplotlib.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Load the restaurants dataset
restaurants = geopandas.read_file("paris_restaurants.geosjon")

# Take a subset of the African restaurants
african_restaurants = ____

# Make a multi-layered plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
restaurants.____
african_restaurants.____
# Remove the box, ticks and labels
ax.____
plt.show()
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