使用geopandas制作多个choropleth地图，通过分类变量进行着色，并在地图之间保持相同的配色方案

。

首先，geopandas是一个基于pandas的地理数据处理库，它提供了方便的地理数据操作和分析功能。choropleth地图是一种通过颜色来表示地理区域数据的可视化方式，分类变量可以是地理区域的某种属性或指标。

下面是制作多个choropleth地图的步骤：

导入必要的库和数据：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取地理数据
gdf = gpd.read_file('shapefile.shp')

# 读取分类变量数据
data = gpd.read_file('data.csv')

数据预处理：

# 合并地理数据和分类变量数据
merged = gdf.merge(data, left_on='ID', right_on='ID', how='left')

# 填充缺失值
merged['value'] = merged['value'].fillna(0)

创建多个choropleth地图：

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))

# 循环遍历每个子图
for i, ax in enumerate(axs.flatten()):
    # 获取当前子图的分类变量范围
    vmin = merged['value'].min()
    vmax = merged['value'].max()

    # 绘制choropleth地图
    merged.plot(column='value', cmap='Blues', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8', vmin=vmin, vmax=vmax)

    # 设置标题
    ax.set_title(f'Map {i+1}')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示地图
plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了geopandas和matplotlib.pyplot库，并读取了地理数据和分类变量数据。然后，我们将地理数据和分类变量数据进行合并，并填充缺失值。接下来，我们创建了一个包含4个子图的图形，并循环遍历每个子图。在每个子图中，我们根据分类变量的范围绘制了choropleth地图，并设置了标题。最后，我们调整了子图之间的间距，并显示了地图。

geopandas提供了丰富的地理数据操作和分析功能，可以满足各种地理数据可视化的需求。对于更复杂的地理数据处理和分析任务，可以参考geopandas官方文档（https://geopandas.org/）和相关教程进行学习和实践。

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