Îmbinare spațială și numărarea înregistrărilor

Vei continua să pregătești setul de date pentru reprezentarea unui choropleth cu geopandas, creând un GeoDataFrame al autorizațiilor de construire îmbinate spațial cu districtele consiliului. Ulterior, vei putea număra autorizațiile de construire emise în fiecare district al consiliului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizarea datelor geospațiale în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează permits_geo din permits, council_districts.crs și geometria din permits.
Îmbină spațial permits_geo cu council_districts pentru a obține autorizațiile de construire din interiorul (within) fiecărui district al consiliului. Numește rezultatul permits_by_district.
Numără autorizațiile din fiecare district, permit_counts, prin înlănțuirea metodelor groupby() și size().
Creează counts_df din permit_counts. Resetează indexul și denumește coloanele district și bldg_permits.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create permits_geo
permits_geo = gpd.GeoDataFrame(____, crs = ____.____, geometry = ____.____)

# Spatially join permits_geo and council_districts
permits_by_district = gpd.sjoin(____, ____, ____ = ____)
print(permits_by_district.head(2))

# Count permits in each district
permit_counts = permits_by_district.____(____).____()

# Convert permit_counts to a df with 2 columns: district and bldg_permits
counts_df = ____.to_frame()
counts_df = counts_df.____()
counts_df.____ = ['district', 'bldg_permits']
print(counts_df.head(2))

Editează și rulează codul