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...
column:用于指定映射地图视觉元素的数值信息,可以是对应GeoDataFrame的列名,或是直接传入与几何对象一一对应得数值序列,默认为None cmap:传入映射视觉元素时的色彩方案,具体使用方式下文中会做详细介绍 categorical:bool型,True表示指定映射目标列采取离散表示,对于数值型的列有意义,当对应目标列为类别型时自动变为True leg...
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...
world.plot() # 制图 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 world.plot...
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...
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}"}
import geopandas as gpd # 读取数据文件 data = gpd.read_file('data.shp') # 获取所有列名 columns = data.columns # 打印所有列名 for column in columns: print(column) 在上面的代码中,首先使用read_file函数读取数据文件,并将其存储在data变量中。然后,通过访问data的columns属性,可以获取数据帧中的所...
world.plot(column='gdp_per_cap',cmap='OrRd') 绘制边界 绘制边界有两种方法 #第一种类似将填充改为空白,然而none和None容易混淆world.plot(facecolor="none",edgecolor="black")#第二种方法更加清晰world.boundary.plot() 对待缺失值,GeoPandas在绘制地图时会自动忽略,也可以对确实值的形式进行指定 ...
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...
area# 绘制人口密度地图fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(10,6)) world_data.plot(column=...