绘制一个精致的 Geopandas 分级设色图

将 counts_df 与 permits_by_district 合并后，您将通过用每个议会选区的许可证数量除以该选区的面积，创建一个归一化的 permit_density 列。然后，绘制每个议会选区建筑项目的最终 geopandas 分级设色图。

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在 Python 中可视化地理空间数据

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练习说明

在 district 上合并 permits_by_district 与 counts_df，生成 districts_and_permits。
使用 apply() 和 lambda 表达式，在 districts_and_permits 中计算名为 permit_density 的新列。用数量除以面积。
绘制 districts_and_permits 的分级设色图，使用 permit_density，配色使用 OrRd，边界线使用黑色。
添加坐标轴标签（longitude 和 latitude）以及给定的标题。显示图表。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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()

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