Как получить вариацию цвета в хлороплете Фолиума? - PullRequest
0 голосов
/ 28 марта 2020

Я определенно что-то упускаю в конфигурации choropleth. Пожалуйста, найдите код ниже.

import pandas as pd
import folium
df = pd.read_csv("https://cocl.us/sanfran_crime_dataset",index_col=0)

# group by neighborhood
sf = df.groupby('PdDistrict').count()
sf = pd.DataFrame(sf,columns=['Category'])  # remove unneeded columns
sf.reset_index(inplace=True)   # default index, otherwise groupby column becomes index
sf.rename(columns={'PdDistrict':'Neighborhood','Category':'Count'}, inplace=True)
sf.sort_values(by='Count', inplace=True, ascending=False)
sf

# San Francisco latitude and longitude values
latitude = 37.77
longitude = -122.42
sf_neighborhood_geo = 'https://raw.githubusercontent.com/codeforamerica/click_that_hood/master/public/data/san-francisco.geojson'

# Create map
sf_map = folium.Map(location=[latitude,longitude], zoom_start=12)

# Use json file  TEST based on class
sf_map.choropleth(
       geo_data=sf_neighborhood_geo,
       data=sf,
       columns=['Neighborhood','Count'],
       key_on='name',
       fill_color='YlOrRd',
       fill_opacity='0.7',
       line_opacity='0.3',
       legend_name='Crime Rate in San Francisco, by Neighborhood')

folium.LayerControl().add_to(sf_map)

# display the map
sf_map

ПОЖАЛУЙСТА, дайте мне знать, какая часть хороплета неправильная?

1 Ответ

1 голос
/ 28 марта 2020

Прежде всего, пожалуйста, используйте класс folium.Choropleth() вместо метода choropleth(), который устарел.

Например, для вашей проблемы:

m = folium.Map(location=[latitude,longitude], zoom_start=12)

folium.Choropleth(geo_data=sf_neighborhood_geo,
                  name='choropleth',
                  data=sf,
                  columns=['Neighborhood','Count'],
                  key_on='feature.properties.name',
                  fill_color='YlOrRd',
                  fill_opacity=0.7,
                  line_opacity=0.2,
                  legend_name='Crime Rate in San Francisco, by Neighborhood').add_to(m)

folium.LayerControl().add_to(m)

Сказав это, в вашем коде есть две проблемы:

  1. согласно файлу geo json, key_on='name' должно быть key_on='feature.properties.name'
  2. столбец Neighborhood в вашем DataFrame не содержит имен, содержащихся в файле geo json, поэтому вы, скорее всего, получите такую ​​карту:

enter image description here

Чтобы получить значимую карту хороплета, имена в sf_neighborhood_geo должны соответствовать значениям в sf['Neighborhood'].

...