La visualització de geodades és una eina poderosa que ens permet entendre patrons complexos i relacions entre dades geogràfiques i altres. Ajuda a prendre decisions informades i a presentar les dades d'una manera més accessible i atractiva. En aquest article, aprofundirem en com es pot aconseguir la visualització de geodades mitjançant Python, un dels llenguatges de programació més versàtils disponibles actualment. Explorarem diferents biblioteques, funcions i tècniques que s'utilitzen per resoldre problemes comuns en aquesta àrea, assegurant-nos que tingueu una base sòlida per construir.
Presentació de la visualització de geodades en Python
Python ofereix diverses biblioteques dissenyades específicament per a la visualització de geodades. Alguns dels més populars inclouen GeoPandas, Folii Complotament. Cada biblioteca compleix el seu propòsit únic, proporcionant funcionalitats que es poden utilitzar per crear mapes, gràfics i gràfics potents i interactius relacionats amb geodades. Com a desenvolupador i expert en Python, és essencial entendre aquestes biblioteques, les seves característiques i les seves limitacions per crear visualitzacions de geodades eficients i fàcils d'utilitzar.
- GeoPandas és una biblioteca construïda sobre Pandas, dissenyada explícitament per manejar dades geoespacials. Pot llegir i escriure diversos formats de dades, realitzar operacions geoespacials i integrar-se fàcilment amb altres biblioteques de Python com Matplotlib per a la visualització de dades.
- Foli és una biblioteca que genera mapes interactius mitjançant la biblioteca Leaflet JavaScript, adequada per a mapes coroplètics interactius i mapes de calor. Proporciona una interfície senzilla per crear mapes amb diverses capes (marcadors, finestres emergents, etc.), per la qual cosa és una opció ideal per als no experts que volen crear mapes complexos.
- Complotament és una biblioteca potent i versàtil per crear gràfics, gràfics i mapes interactius i preparats per a la publicació. Plotly Express és una interfície d'alt nivell per crear aquestes visualitzacions ràpidament, mentre que l'API `graph_objects' més implicada permet personalitzar tots els detalls de la visualització.
Solució al problema: visualització de geodades amb Python
Considerem un escenari comú en el qual volem visualitzar la distribució de les densitats de població entre diferents països. Utilitzarem un conjunt de dades que contingui límits geogràfics en format GeoJSON i densitats de població en format CSV. En primer lloc, hem de llegir, processar i combinar aquestes dades. A continuació, crearem un mapa coroplet per visualitzar les densitats amb les escales de color adequades.
1. Llegir i processar les dades
Començarem per llegir les dades utilitzant GeoPandas per a dades geogràfiques i Pandas per a densitats de població. A continuació, combinarem aquests dos marcs de dades basant-nos en una clau comuna (p. ex., el codi de país).
import geopandas as gpd
import pandas as pd
# Read the GeoJSON file
world_map = gpd.read_file("world_map.geojson")
# Read the CSV file with population densities
density_data = pd.read_csv("population_density.csv")
# Merge the dataframes based on the common key (country code)
merged_data = world_map.merge(density_data, on="country_code")
2. Crea el mapa coroplet
Utilitzant GeoPandas i Matplotlib, podem crear un mapa coroplet per mostrar les densitats de població amb escales de color.
import matplotlib.pyplot as plt # Create a choropleth map using population density data fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6)) merged_data.plot(column="population_density", cmap="Blues", linewidth=0.8, ax=ax) plt.show()
Explicació pas a pas del codi Python
Ara que tenim la nostra solució, repassem el codi pas a pas per entendre cada part. Comencem important les biblioteques necessàries:
import geopandas as gpd import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
A continuació, llegim el fitxer GeoJSON amb GeoPandas i el fitxer CSV amb Pandas.
world_map = gpd.read_file("world_map.geojson")
density_data = pd.read_csv("population_density.csv")
Després, fusionem els marcs de dades per la clau comuna, en aquest cas, el codi de país.
merged_data = world_map.merge(density_data, on="country_code")
Finalment, creem un mapa coroplet mitjançant GeoPandas i Matplotlib, especificant la columna a visualitzar (densitat de població) i el mapa de colors (blaus).
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6)) merged_data.plot(column="population_density", cmap="Blues", linewidth=0.8, ax=ax) plt.show()
Això conclou la nostra exploració de la visualització de geodades a Python. Hem parlat de diferents biblioteques, com ara GeoPandas, Folii Complotament, i les seves funcionalitats per crear visualitzacions de geodades potents i interactives. Amb aquest coneixement, ara hauríeu d'estar millor equipat per afrontar tasques complexes de visualització de geodades i desenvolupar solucions més efectives.
