Pürüzsüz bir Geopandas choropleth haritası oluşturma
counts_df ile permits_by_district birleştirildikten sonra, her belediye meclisi bölgesindeki izin sayısını o bölgenin alanına bölerek normalize edilmiş permit_density adlı bir sütun oluşturacaksın. Ardından her belediye meclisi bölgesindeki inşaat projelerinin son geopandas choropleth haritasını çizeceksin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Coğrafi Verileri Görselleştirme
Egzersiz talimatları
districts_and_permitsoluşturmak içinpermits_by_districtilecounts_df'yidistrictüzerinde birleştir.apply()ve bir lambda ifadesi kullanarakdistricts_and_permitsiçindepermit_densityadlı yeni bir sütun hesapla. Sayımları alanlara böl.districts_and_permitsiçin bir choropleth çiz:permit_densitysütununuOrRdrenk haritasıyla ve siyah sınır çizgileriyle kullan.- Eksen etiketleri (boylam ve enlem) ile verilen başlığı ekle. Grafiğini göster.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()