從空間連接取得筆數

你將使用 2017 年在 Nashville 核發的建築許可證資料集。這個名為 permits 的 DataFrame 已經為你預先載入，同時也載入了 council_districts 這個 GeoDataFrame。

本練習屬於課程

在 Python 視覺化地理空間資料

練習說明

以 lat 和 lng 在 permits 中建立一個 geometry 欄位。
使用 permits、來自 council_districts 的 crs，以及 permits 的 geometry，建立 GeoDataFrame permits_geo。
進行空間連接，找出各議會選區內（within）核發的許可證。列印前 2 列。
使用 groupby() 和 .size() 建立 permit_counts，顯示每個選區內的許可證數量。列印 permit_counts。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

import geopandas as gpd

# Create a geometry column in permits from lat and lng
permits[____] = gpd.points_from_xy(____.____ , ____.____)

# Build a GeoDataFrame: permits_geo
permits_geo = gpd.GeoDataFrame(____, crs = ____.crs, geometry = ____.geometry)

# Spatial join of permits_geo and council_districts
permits_by_district = gpd.____(permits_geo, council_districts, predicate = ____)
print(permits_by_district.head(2))

# Create permit_counts
permit_counts = permits_by_district.groupby([____]).____()
print(permit_counts)

編輯並執行程式碼