可视化人口密度
让我们回到行政分区数据集。在之前的练习中，我们用统一的颜色绘制了这些分区。但实际中我们常常希望展示变量在空间上的变化，并据此为多边形着色。
本练习将可视化巴黎中心区域的人口密度的空间分布。为此，我们将先用人口数除以面积来计算人口密度，并将其作为新列添加到数据框中。
行政分区数据集已加载为 districts，GeoPandas 已以 geopandas 导入，matplotlib.pyplot 已以 plt 导入。
本练习是课程的一部分
在 Python 中处理地理空间数据
练习说明
- 打印行政分区数据集的前几行。您能看到
'population'列吗？ - 查看各分区几何对象的面积。
- 添加一列
'population_density'，表示每平方千米的常住人口数（注意：面积单位为平方米，因此需要将结果乘以10**6）。 - 使用
'population_density'为多边形着色并绘制这些分区。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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()