Створення відшліфованого хороплету в GeoPandas

Після обʼєднання counts_df з permits_by_district ви створите стовпчик з нормалізованою permit_density, поділивши кількість дозволів у кожному окрузі міської ради на площу цього округу. Потім ви побудуєте фінальний хороплет geopandas для будівельних проєктів у кожному окрузі міської ради.

Ця вправа є частиною курсу

Візуалізація геопросторових даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Обʼєднайте permits_by_district і counts_df за полем district, щоб отримати districts_and_permits.
Використавши apply() і lambda-вираз, обчисліть у districts_and_permits новий стовпчик permit_density. Поділіть кількості на площі.
Побудуйте хороплет для districts_and_permits, використовуючи permit_density з колірною мапою OrRd і чорними контурами.
Додайте підписи до осей (довгота і широта) та зазначений заголовок. Відобразіть графік.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код