第13天|16天搞定Python数据分析,geopandas
有人升级扩展Matplotlib图表,就会有人升级扩展pandas。好多人可能会认为扩展pandas的,必然是算法,可万万没想的竟然是地理空间,就问你惊不惊喜意不意外。
GeoPandas是一个开源项目,它的目的是使得在Python下更方便的处理地理空间数据。GeoPandas扩展了pandas的数据类型,允许其在几何类型上进行空间操作。
安装就直接用你最最最喜欢的命令pip/pip3 install geopandas就好了。GeoPandas沿用了pandas的数据类型,所以GeoPandas中也有两种数据类型:GeoSeries和GeoDataFrame。
13.1 世界那么大
世界那么大,你是不是总想出去看看,可是有时间的时候,却发现没有钱,有钱的时候,人却老了,走不动了。好在有高级的程序员,知道了你的苦恼,特意为你研发出了GeoPandas。
import geopandas
import matplotlib.pyplot as plt
# 转为GeoDataFrame数据类型
world = geopandas.read_file(geopandas.datasets
.get_path('naturalearth_lowres'))
# 绘制世界地图
world.plot()
plt.show()
输出结果(实际生成效果,自己用代码生成,因为平台发不出去,我用平台提供的的顶着)
13.2 人口在地球
世界地图一个颜色时,会觉得好无趣,如果能将每个地区人口的数量在世界地图上绘制出来,那效果会不会好很多?会的。肯定会的。那实现代码复杂吗?一点都不复杂,加多一点代码就可以搞定了,真好。
import geopandas
import matplotlib.pyplot as plt
# 转为GeoDataFrame数据类型
world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.
get_path('naturalearth_lowres'))
# 绘制世界地图
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
# 加上人口属性,column='pop_est'
world.plot(column='pop_est', ax=ax, legend=False)
plt.show()
输出结果(实际生成效果,自己用代码生成,因为平台发不出去,我用平台提供的的顶着)
好了,有关geopandas的内容, 我就讲这么多,官网的例子我就不复制粘贴了。如果你想深入了解,那就打开https://geopandas.org溜达去。如果你觉得我说的对你有所帮助,希望老铁能转发点赞,让更多的人看到这篇文章。你的转发和点赞,就是对老陈继续创作和分享最大的鼓励。
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