world = world.set_geometry('centroid_column') world.plot() plt.show() world.centroid返回一个GeoSeries,里面包含每个地区的中心点空间数据。.set_geometry函数则是将新增列设置为几何列,这样就会按照新的几何列显示地图。 GeoDataFrame文件的输出形式前面讲到将shapefile读成GeoDataFrame格式,反过来你也可以将GeoDat...
subplots(figsize=(12, 12)) # 新增缺失值处理参数 ax = data_with_geometry.to_crs(albers_proj).plot(ax=ax, column='province_confirmedCount', cmap='Reds', missing_kwds={ "color": "lightgrey", "edgecolor": "black", "hatch": "///" }) ax = nine_lines.geometry.to_crs(albers_proj)...
column="childrenNum", scheme="QUANTILES",# 设置分层设色标准 edgecolor='lightgrey', k=7,# 分级数量 cmap="Blues", legend=True, # 通过fmt设置位数 legend_kwds={"loc":"center left","bbox_to_anchor": (1,0.5),"fmt":"{:.2f}"} ) # 显示各地级市包含区县数量 for indexin data.index: ...
column="childrenNum", scheme="QUANTILES", # 设置分层设色标准 edgecolor='lightgrey', k=7, # 分级数量 cmap="Blues", legend=True, # 通过fmt设置位数 legend_kwds={"loc": "center left", "bbox_to_anchor": (1, 0.5),"fmt": "{:.2f}"} ) # 显示各地级市包含区县数量 for index in dat...
实际上非常简单，只需要在world.plot(column='pop_est', ax=ax, legend=True)中添加分类参数column，分类标准为人口列：pop_est。你还可以改变颜色系：总结：geopandas是一个非常实用的地理空间处理工具，它很好地结合了pandas的功能，让你轻松探索空间数据，在Python上快速、批量进行GIS操作。geopandas...
GeoSeries.plot(column=None,colormap=None,alpha=0.5,categorical=False,legend=False,axes=None) 绘制GeoDataFrame中几何图形。如果列参数给定,颜色根据这列的值绘制,否则在geometry列调用GeoSeries.plot()函数。都封装在plot_dataframe()函数中。 所有pandas中DataFrane对象的方法也是可以用的,尽管可能有些针对geometry...
fontsize=9,columnspacing=.2) ax.text(.91,-0.02,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 6,color='black') #添加南海小地图 ax_child = fig.add_axes([0.688, 0.125, 0.2, 0.2]) ...
merged_gdf = gdf.merge(df, on=\'HR_UID\') \n#HR_UID is just the name of the column with the codes for the health regions, since they \n#have slightly different names in different datasets, it\'s easier to merge on code.\nprint(list(set(df[\'HEALTH_REGION\'])-set(merged_gdf...
world = world.rename(columns={'geometry': 'borders'}).set_geometry('borders') #更改geometry列的名字 world['centroid_column'] = world.centroid # 把质点赋给world的列centroid_column中 world = world.set_geometry('centroid_column') # 把几何列设为centroid_column ...
#计算人均GDPgp_world['gdp_per_cap'] = gp_world.gdp_md_est / gp_world.pop_estfig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))ax = gp_world.plot(ax=ax, column='gdp_per_cap', cmap='inferno_r', edgecolor='k', lw=0.2)#关闭坐标轴ax.axis('off')plt.show() ...