今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...= None show(p) 可以看到已经有内味了，唯一美中不足的就是南海的十三段线没有展示出来 geopandas GeoPandas 是基于 Pandas 的地图可视化工具，其数据结构完全继承自...china.json 数据，里面的 number 字段是随机生成的测试数据，效果与 Bokeh 不相上下 plotly 接下来我们介绍 plotly，这也是一个非常好用的 Python 可视化工具，如果要绘制地图信息...Python 生态系统的数据应用能力和 Leaflet.js 库的映射能力之上的高级地图绘制工具，通过 Python 操作数据，然后在 Leaflet 地图中可视化，可以灵活的自定义绘制区域，并且展现形式更加多样化...GEO 文件，我们直接出入国家名称，就可以自动匹配到地图上，非常方便 再绘制中国地图 c = ( Map() .add("测试数据", [list(z) for z in zip(Faker.provinces
其他四种都是先判别是不是在指定shp文件内部，然后再画，但是geopandas.clip的办法与Masterpiece的办法会改变数据的维度，导致无法还原为2D数组，不能用在contourf绘制等值线图上...这也是平流层的萝卜编辑maskout文件时的方法。...这种方法的过程都是如下： 通过地图库包获取当前shp文件信息→将geometry转化为path→绘制等值线→使用得到的path对等值线的collection进行裁剪。...而且是先画后裁剪，并不能筛选指定地区的数据。 二、salem白化 这个方法是先筛选数据，将处于指定shp内部的数据点筛选出来后，再画图。具体使用方法请参考上面提到的公众号原文。...我试验了一下，确实如此，由于构建DataFrame时需要将经纬度即数据扁平化，裁剪之后的数据难以还原为原本的维度和形状，所以不太适合用于matplotlib的contourf可视化，但是我们可以用scatter
写在前面 通常情况下，在执行 EDA 时，我们会面临显示有关地理位置的信息的情况。例如，对于 COVID 19 数据集，人们可能希望显示各个区域的病例数。...团队的数据集包含团队名称、项目、NOC（国家/地区）和事件列。在本练习中，我们将仅使用 NOC 和 项目 列。...在里用的到是**'left'而不是'right'**合并，这里是有意这样做的，因为我们数据中也有一些没有参与的国家。 很少有国家名称在奥运会和世界数据集之间不一致。所以尽可能调整了国家名称。...详细信息在源代码中。 开始绘图 显示一个简单的世界地图 - 只有边界的地图 作为第一步，我们绘制基本地图——只有边界的世界。在接下来的步骤中，将为我们感兴趣的国家/地区着色。...对未参加的国家进行着色 绘制missing_kwds 现在，哪些没有参加的国家呢？所有没有阴影（即白色）的国家都是没有参加的国家。但是我们通过将这些国家/地区涂成灰色来使这一点更加明显。
本节提要：使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图 一、利用cartopy进行市县的色块填色 其实geopandas在这方面比cartopy更加专业，由于是基于pandas...因为绘制业务地图的shp文件基本不会更改，所以排好序之后，每次制图只用更改excel（或者存储数据的文件）即可。...比如在这段程序中，for··· in ···逐个循环，在city循环的同时，color也同时循环，这样就可以实现绘制地图的同时给地图填色。 ?...如果需要绘制新图，只需要修改excel中的数据即可： ? ?...在添加地理信息时，对facecolor同步填色，填色依据为该地区墒情数值与最大值max的相对大小。然后通过matplotlib官网上的自定义colorbar例子添加色条。
前言 微博刷到一张营销号瞎整的全国各地压岁钱分布图 定睛一看广东省竟然高达五十元，这当然是假的啦 我们都是五块十块，你直接给翻了数量级 吓得笔者赶紧拿起键盘写一个pandas简易教程 随机的数据生成 In...[7]: import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例的DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],...import pandas as pd import geopandas as gpd # 读取shp文件 shp = gpd.read_file('/home/mw/input/china1656...(figsize=(20, 12)) # 绘制各省份的随机值分布图 shp.plot(column='Random', cmap='OrRd', linewidth=0.8, edgecolor='0.8...，修改数值，数据绘图都包揽了 geopandas也是pandas 点击链接可在线运行程序
2 geoplot进阶 上一篇文章中的pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图的问题，为了制作出信息量更丰富的可视化作品，我们需要更强的操纵矢量数据与映射值的能力...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中详细介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化...在geoplot中我们可以通过choropleth()来快速绘制地区分布图，其主要参数如下： df：传入对应的GeoDataFrame对象 projection：用于指定投影坐标系，传入geoplot.crs...，geoplot.choropleth()只能绘制地区分布图，传入面数据后hue参数必须指定对应映射列，否则会报错，因此这里我们叠加纽约州和新泽西州单独面图层时使用的是polyplot()。...譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义的阿尔伯斯等面积投影。
2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化...在geoplot中我们可以通过choropleth()来快速绘制地区分布图，其主要参数如下： df：传入对应的GeoDataFrame对象 projection：用于指定投影坐标系，传入geoplot.crs...图4 这样我们就得到了图4，需要注意的是，geoplot.choropleth()只能绘制地区分布图，传入面数据后hue参数必须指定对应映射列，否则会报错，因此这里我们叠加纽约州和新泽西州单独面图层时使用的是...子模块来源于cartopy，这一点我跟geoplot的主要开发者聊过，他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用EPSG投影，而是内置了一系列常用的投影，譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的...AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义的阿尔伯斯等面积投影，其他常见投影譬如Web Mercator、Robinson，或者直接绘制球体地图，如本文开头的图
geopandas 0.10版本的诸多新特性，而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过，没有仔细为大家介绍其功能用法。...今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中，利用explore()制作在线地图可视化的方法： 2 在geopandas中制作在线地图可视化 explore()方法类似我们熟悉的plot(... 与GeoSeries.explore()相比，GeoDataFrame除了矢量字段之外，还可以快捷地利用数据框中其他字段的信息，来辅助视觉元素的映射，因此在GeoSeries.explore()的参数体系基础上...表示关闭提示框，str型时可指定单个要展示的字段名，list型时指定多个要展示的字段 popup：用于设置鼠标点击触发展示的信息框内容，格式同tooltip categorical：bool型，用于设置是否开启类别映射模式...，可以利用地图对象的save()方法，将其保存为离线html文件： m.save('demo.html') 浏览器中查看已保存的html文件： ----
geopandas 0.10版本的诸多新特性，而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过，没有仔细为大家介绍其功能用法。...今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中，利用explore()制作在线地图可视化的方法： 2 在geopandas中制作在线地图可视化 explore()方法类似我们熟悉的plot()...与GeoSeries.explore()相比，GeoDataFrame除了矢量字段之外，还可以快捷地利用数据框中其他字段的信息，来辅助视觉元素的映射，因此在GeoSeries.explore()的参数体系基础上...表示关闭提示框，str型时可指定单个要展示的字段名，list型时指定多个要展示的字段 popup：用于设置鼠标点击触发展示的信息框内容，格式同tooltip categorical：bool型，用于设置是否开启类别映射模式...，可以利用地图对象的save()方法，将其保存为离线html文件： m.save('demo.html') 浏览器中查看已保存的html文件：
而Python中的 geopandas 和 shapely 是两个非常强大的库，提供了便捷的功能来处理和可视化地理空间数据。...通过下面代码，我们可以使用 geopandas 库中的 read_file 函数来读取 Shapefile 文件，并将其保存为一个 GeoDataFrame 对象： import geopandas...通过以下代码，我们可以创建一个图形，并使用 plot 函数将地理数据绘制在图形上： import matplotlib.pyplot as plt # 可视化地图 fig, ax = plt.subplots...使用 gdf.plot() 函数将地理数据绘制在图形上，ax=ax 参数指定图形窗口。 使用 plt.show() 函数显示图形窗口，展示可视化的地图。...使用 gdf.plot() 函数将更新后的地理数据绘制在图形上，ax=ax 参数指定图形窗口。 使用 plt.show() 函数显示图形窗口，展示可视化的地图。12.
使用游标时，可以在游标对象上的每次迭代中创建每个新特征，这样可以在处理许多特征时获得更好的性能。...示例：从excel表格制作分年龄的人口普查要素文件 代码文件在4.2.7-处理几何数据代码练习和示例2.ipynb 此示例演示了如何通过表格数据制作分年龄、性别的人口_省份等级.shp文件，把人口数据在空间上呈现...： 表2 分年龄、性别的人口(全部数据).xlsx 2.处理dataframe 我们初步处理此dataframe，首先删除空值，去除第一行： df = df.dropna(axis=0, how='all...-20230813115133806 3.读取省份地图 我们用geopandas读取地图数据，然后用pandas读取人口数据，然后通过merge方法进行匹配，最后用geopandas导出为shp文件。...只不过港澳台地区的数据是空的，因为我们的数据集中没有这些地区的数据。
1 简介 通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习，在拿到一份矢量数据开始分析时，对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤...在需要添加图例时适用，用作各个对象在图例中显示的名称 hatch：字符型，用于设置面数据内部的填充线样式下文的例子中将具体举例说明 ax：matplotlib坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的...首先利用上一篇文章介绍的读取.zip文件中数据的方法，将我们所需的陆地及九段线数据分别读入（其中由于原始数据china.shp中每个要素不是单独的省份而是面，即有的包含众多岛屿的省份会由若干行共同构成，...： Step1：选择合适的投影 在之前关于坐标参考系的文章中我们了解过绘制地图时投影的重要性，参考超图对绘制中国地图投影选用方面的建议（http://support.supermap.com.cn...GeoSeries.plot()中的markersize和marker专门针对点数据进行配置，可是我们的数据里并没有点数据，为了举例说明，下面我们来从已有的数据中生成点数据，我最开始的想法是为每个面生成重心
中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习。...在拿到一份矢量数据开始分析时，对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇，通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化。...：设置点数据的大小 marker：字符串类型，用于设置点数据的形状 alpha：设置对应几何对象全局的色彩透明度，0-1，越大越不透明 label：适用于纯粹的线数据或点数据，在需要添加图例时适用，用作各个对象在图例中显示的名称...首先利用上一篇文章介绍的读取.zip文件中数据的方法，将我们所需的陆地及九段线数据分别读入: 注：其中由于原始数据china.shp中每个要素不是单独的省份而是面，即有的包含众多岛屿的省份会由若干行共同构成...： Step1：选择合适的投影 在之前关于坐标参考系的文章中我们了解过绘制地图时投影的重要性，参考超图对绘制中国地图投影选用方面的建议[2]，我们使用绘制中国地图常用的Albers Equal Area
针对这个情况，我们可以从几个方面进行分析和建议： 性能瓶颈分析： ArcGIS和GeoPandas在处理大量数据时可能会遇到性能问题，特别是在普通硬件上运行时。...python import dask.dataframe as dd import dask_geopandas 从 CSV 文件读取数据 ddf = dd.read_csv('...') # 使用你的文件路径替换...例如，在合并或连接操作之前，仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。...你可能需要实验不同的npartitions值来找到最佳平衡。 检查最终保存步骤 在保存结果时，如果尝试将整个处理后的数据集写入单个文件，这可能也会导致内存问题。...warnings.warn( 注意，由于资源限制，以上最终的result并没有运行完全，可以看到project目录下还有一部分gpkg 因为输出文件大于1g的限制，还请有兴趣的在自己的电脑运行，根据相应资源修改参数
pandas确实做到了灵活、快速、高效的进行数据处理，而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持，实现了读取空间数据以及对空间数据进行处理。...三、子区域数据分类统计 直接进入正题，现有某省的分类统计数据shp文件以及此省的行政区划数据shp文件。...代码如下： from geopandas import * 3.2 读取此省分类统计数据及行政区划数据 然后从该省的分类统计数据shp文件中读出此数据。...文件路径即可，其得到的是一个GeoDataFrame对象，类似于pandas中的DataFrame，区别会在下文讲到。...假设该shp文件还包含了一个NAME属性，那么我们就可以用“.NAME”的方式提取出当前市的name数据，其他属性同理。
一，GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas在地理数据处理领域的扩展包，主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib...其中GeoSeries是pandas中的Series的一个子类，GeoDataFrame是Pandas中的DataFrame的一个子类。...geopandas 的以下功能非常常用： 1，文件读写 2，空间查询 3，坐标转换 4，空间join 5，地理数据可视化 #安装geopandas !...#可以直接读geojson和shp等空间文件，也可以读含有geometry字段的csv文件 dfraw = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres...#和DataFrame的plot函数相比，GeoDataFrame的plot函数的kind参数在"line","bar"等基础上增加了"geo”类型的绘图类别。
中区号加S才为南半球分区如11S，否则默认为北半球分区） datum=WGS84：声明基准面为WGS84(基准面是椭球体用来逼近某地区用的，因此各个国家都有各自的基准面。...；而上述两个示例中都带有towgs84=0,0,0，这是一个转换因子，在需要进行数据转换时使用。...实际上，现实的空间分析计算任务中，必须要为数据设置合适的CRS，在geopandas.GeoSeries()和geopandas.GeoDataFrame()中就包含参数crs。...下面我们举例说明，还是先用到geopandas自带的世界国家地区数据，我们从中选择中国（坚持一个中国，我们将地区组合进国土中）： import geopandas as gpd world = gpd.read_file...以上就是本文的全部内容，如有笔误之处望斧正！ 下一篇文章将会介绍geopandas中的文件IO与基础地图制作，敬请期待。 -END-
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库，其主要用于数据整理和分析，这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas geopandas是用来处理地理空间数据的python第三方库，它是在...pandas的基础上建立的，完美地融合了pandas的数据类型，并且提供了操作地理空间数据的高级接口，使得在python中进行GIS操作变成可能。...的数据类型，所以geopandas中也有两种数据类型： GeoSeries GeoDataFrame 它们继承了pandas数据结构的大部分方法。...例如，Shapefile文件可以存储井、河流、湖泊等空间对象的几何位置。除了几何位置，shp文件也可以存储这些空间对象的属性，例如一条河流的名字，一个城市的温度等等。...你也可以用read_file方法读取自己的shapefile文件 所以说，world变量被赋予了一个GeoDataFrame数据列，它长这样： 这个数据列中，不仅有几何列geometry，还有其它属性列
在常用的python绘图库中，basemap，geopandas，pyecharts等，其中basemap已经停止维护了，在前文中我已经讲到过，pyecharts是用于数据可视化等专业图表的绘制，之前我的文章也介绍过...，pyecharts在地学可视化中功能实在过于简陋;geopandas是基于pandas的，一般用于商业数据分析，所以我更推荐大家学习Cartopy，虽然Cartopy气象专业用得很多哈哈哈 Cartopy...在 Cartopy 中，每种投影都是一个类，被存放在 cartopy.crs 模块中，crs 即坐标参考系统（Coordinate Reference Systems）之意。所以接着要导入这个模块。...GeoAxes 类为特定于绘制地图的轴添加了额外的功能。创建一个 GeoAxes 对象的办法是，在创建 axes（或 subplot）时，通过参数 projection 指定一个 ccrs 中的投影。...，cartopy绘制的地图称为子图，在绘制中国地图时候，有时候由于地图大小的限制，我们无法展示部分地区如南海，常规的方法是绘制两幅地图，比如一张为全国地图，一张为局部地图，也就是常说的南海小地图。
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