python數(shù)據(jù)分析之實(shí)現(xiàn)地圖數(shù)據(jù)繪制
更新時(shí)間：2024年12月16日 10:15:38 作者：碼猩
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python數(shù)據(jù)分析中如何實(shí)現(xiàn)地圖數(shù)據(jù)繪制,文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下
python 數(shù)據(jù)分析之地圖數(shù)據(jù)繪制
1、根據(jù)歷史的2023年GDP數(shù)據(jù)做地圖分析
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
import pandas as pd
import folium
from folium import Map
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
# 使用lambda函數(shù)來定義跳過行的規(guī)則，這里跳過前三行中的第二行
skip_rows = lambda x: x in [0, 1]
data=pd.read_excel('2023.xlsx')
#data=pd.read_excel('人均GDP.xlsx', sheet_name='Sheet1',header=0,skiprows=2,index_col='地區(qū)')
data
2、獲取地圖文件
注意：這里面的provinces和data2個(gè)要保證行是一樣的多的行數(shù)，且有關(guān)聯(lián)的標(biāo)題名NAME字段名一樣
provinces = gpd.read_file(r'D:\Python\jupyter\畫圖分析GPD\China_provinces.shp')
4、將2個(gè)集合通過空間方式合并
merged_df=gpd.GeoDataFrame(pd.merge(provinces, data, on='NAME'), geometry=provinces.geometry, crs=provinces.crs) #把2個(gè)DATAFrmae合集為一個(gè)，通過空間關(guān)系的方式連接
5、繪制地圖
m = folium.Map(location=[20, 110], zoom_start=5)
folium.Choropleth(
#title="2023年全國(guó)GPD分布圖",
geo_data=merged_df.geometry,
name="choropleth",
data=merged_df['2023'],#數(shù)據(jù)顯示的哪個(gè)列表的值
columns=['NAME', '2023'],
key_on="feature.id",#使用ID的方式進(jìn)行關(guān)聯(lián)
fill_color='YlGn',#顏色模型YlGn,YlGnBu
legend_name="億元"#顯示數(shù)字標(biāo)題使用
).add_to(m)
m.save("province_distribution.html")#保存地圖HTML文件
以上就是python數(shù)據(jù)分析之實(shí)現(xiàn)地圖數(shù)據(jù)繪制的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python地圖數(shù)據(jù)繪制的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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