Visualizando a densidade populacional
Vamos voltar ao conjunto de dados dos distritos. Em um exercício anterior, visualizamos os distritos com uma coluna uniforme. Mas muitas vezes queremos mostrar a variação espacial de uma variável e colorir os polígonos de acordo com isso.
Neste exercício, vamos visualizar a variação espacial da densidade populacional no centro de Paris. Para isso, primeiro vamos calcular a densidade populacional dividindo o número da população pela área e adicioná-la como uma nova coluna ao dataframe.
O conjunto de dados de distritos já está carregado como districts, o GeoPandas foi importado como geopandas e o matplotlib.pyplot como plt.
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com Dados Geoespaciais em Python
Instruções do exercício
- Imprima as primeiras linhas do conjunto de dados de distritos. Você vê a coluna
'population'? - Inspecione a área das geometrias dos distritos.
- Adicione uma coluna
'population_density'representando o número de habitantes por quilômetro quadrado (Observação: a área está em metros quadrados, então você precisará multiplicar o resultado por10**6). - Plote os distritos usando
'population_density'para colorir os polígonos.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()