位於國家公園內的採礦據點
在這個練習中，先從其中一座國家公園開始：Kahuzi-Biega 國家公園（已從 national_parks 資料集擷取，並提供為變數 kahuzi）。
有哪些採礦據點位於這座國家公園內？
接著第二步：能否找出所有位於任一國家公園內的採礦據點，以及各自位於哪一座公園？
採礦據點（mining_sites）與國家公園（national_parks）的資料集都已載入，且已匯入 GeoPandas。
本練習屬於課程
在 Python 中處理地理空間資料
練習說明
- 使用
within()方法，從採礦據點（mining_sites）中篩出位於kahuzi國家公園內的據點。將結果命名為sites_kahuzi。 - 判定每個採礦據點是否位於某座國家公園內，以及位於哪一座公園。這會建立一個與
mining_sites類似、但多出國家公園名稱欄位的 GeoDataFrame。將結果命名為sites_within_park。 - 在
sites_within_park的'Name'欄位上使用value_counts()方法，計算各公園中的據點數量。
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。
# Extract the single polygon for the Kahuzi-Biega National park
kahuzi = national_parks[national_parks['Name'] == "Kahuzi-Biega National park"].geometry.squeeze()
# Take a subset of the mining sites located within Kahuzi
sites_kahuzi = ____
print(sites_kahuzi)
# Determine in which national park a mining site is located
sites_within_park = geopandas.____(____, ____, op=____, how='inner')
print(sites_within_park.head())
# The number of mining sites in each national park
print(sites_within_park[____].____())