สร้าง Choropleth ด้วย Geopandas แบบสมบูรณ์
หลังจาก merge counts_df กับ permits_by_district แล้ว ให้สร้างคอลัมน์ permit_density ที่ผ่านการ normalize โดยหารจำนวน permit ในแต่ละเขตสภาด้วยพื้นที่ของเขตนั้น จากนั้นพล็อต choropleth ขั้นสุดท้ายด้วย geopandas เพื่อแสดงโครงการก่อสร้างในแต่ละเขตสภา
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การแสดงผลข้อมูลเชิงภูมิศาสตร์ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- Merge
permits_by_districtและcounts_dfโดยใช้คอลัมน์districtเพื่อสร้างdistricts_and_permits - ใช้
apply()ร่วมกับ lambda expression เพื่อสร้างคอลัมน์ใหม่ชื่อpermit_densityในdistricts_and_permitsโดยหารจำนวน permit ด้วยพื้นที่ - พล็อต choropleth ของ
districts_and_permitsโดยใช้permit_densityกับ colormapOrRdและเส้นขอบสีดำ - เพิ่มป้ายกำกับแกน (ลองจิจูดและละติจูด) และชื่อแผนภูมิที่กำหนดให้ จากนั้นแสดงผลลัพธ์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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()