視覺化人口密度
回到行政區資料集。在先前的練習裡，我們用單一顏色顯示所有行政區。不過，很多時候我們想呈現某個變數在空間上的差異，並依此為多邊形上色。
在這個練習中，你會視覺化巴黎市中心內人口密度的空間差異。為此，我們會先把人口數除以面積以計算人口密度，並將結果新增為 dataframe 的一個新欄位。
行政區資料集已載入為 districts，GeoPandas 已以 geopandas 匯入，matplotlib.pyplot 以 plt 匯入。
本練習屬於課程
在 Python 中處理地理空間資料
練習說明
- 印出行政區資料集的前幾列。你有看到「'population'」欄嗎？
- 檢視各行政區幾何的面積。
- 新增一個「'population_density'」欄，表示每平方公里的居民數（注意：面積的單位是平方公尺，所以你需要將結果乘上
10**6）。 - 以「'population_density'」為著色依據，繪製行政區多邊形。
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。
# Inspect the first rows of the districts dataset
print(districts.head())
# Inspect the area of the districts
print(districts.____)
# Add a population density column
districts['population_density'] = ____ / ____ * ____
# Make a plot of the districts colored by the population density
districts.____(____, legend=True)
plt.show()