Построение широты и долготы из CSV-файла - PullRequest
Новая
       12

Построение широты и долготы из CSV-файла

2 голосов
/ 06 апреля 2020

Здравствуйте, пытаюсь сделать это весь день! Я создал карту с помощью базовой карты, и я пытаюсь построить все координаты широты и долготы из файла CSV. Есть идеи или советы? Вот изображение файла CSV 

def map_test():
    col_list = ["longitude", "latitude"]
    dataset = pd.read_csv('charge_point_registry.csv', usecols=col_list)
    latitudes = dataset.loc[:, 'latitude']
    longitudes = dataset.loc[:, 'longitude']
    # Creates a base map ready for attributes

    plt.figure(figsize=(20, 15))
    m = Basemap(projection='mill',
            # coordinates of a box to contain map of UK
            llcrnrlat=48.632909,
            llcrnrlon=-14.452873,
            urcrnrlon=3.136989,
            urcrnrlat=61.648162,
            # quality of map
            resolution='l')
   m.drawcoastlines()
   m.drawcounties()
   m.fillcontinents(color = "green")
   geometry = [Point(xy) for xy in zip(longitudes, latitudes)]
   gdf = GeoDataFrame(dataset, geometry=geometry)
   gdf.plot(ax=m.plot(figsize=(20, 15)), marker='o', color='red', markersize=15)


# m.bluemarble()
  plt.show()

Спасибо:)

1 Ответ

2 голосов
/ 07 апреля 2020

Matplotlib Basemap устарела в пользу Cartopy. Вот код, который позволит вам построить ваши данные в Великобритании. 

import numpy as np
import cartopy
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mticker
import pandas as pd

long_list = np.arange(-179.5, 180, 1)
lat_list = np.arange(-89.5, 90, 1)

value_dict = {'latitude':[51.0, 51.2, 53.4, 54.5],
              'longitude':[-1.1, -1.3, -0.2, -0.9]}

#replace this with your df
df = pd.DataFrame(value_dict)

proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=0)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection=proj), figsize=(16,16))
ax.set_extent([-10, 3, 48, 61], crs=ccrs.PlateCarree())

fig.canvas.draw()
fig.tight_layout()


ax.add_feature(cfeature.LAND, facecolor='0.25')
ax.add_feature(cfeature.BORDERS, zorder=10)

ax.scatter(df['longitude'].values.tolist(), df['latitude'].values.tolist())

gl = ax.gridlines(crs=proj, draw_labels=False, alpha=1, linewidth=0.25)
gl.xlocator = mticker.FixedLocator(long_list)
gl.ylocator = mticker.FixedLocator(lat_list)

plt.show()

England Map

...