打造精緻的 Geopandas 區域色階圖
將 counts_df 與 permits_by_district 合併之後，你要新增一個正規化的 permit_density 欄位：把每個市議會選區的建照數量除以該選區的面積。接著，繪製每個市議會選區建築專案的最終 geopandas 區域色階圖。
本練習屬於課程
在 Python 視覺化地理空間資料
練習說明
- 將
permits_by_district與counts_df以district合併，建立districts_and_permits。 - 使用
apply()與 lambda 運算式，在districts_and_permits中計算新欄位permit_density。以數量除以面積。 - 以
districts_and_permits繪製區域色階圖，使用permit_density、OrRd色彩映射，並加上黑色外框。 - 加上座標軸標籤（經度與緯度）與提供的標題。顯示你的圖表。
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。
# 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()