2015-03-29-绘图和可视化(3)-绘制地图：图形化显示海地地震危机数据

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-----(三)绘制地图：图形化显示海地地震危机数据
data=pd.read_csv(r'ch08\Haiti.csv')
data

时间戳和位置(经度和纬度)
data[['INCIDENT DATE','LATITUDE','LONGITUDE']][:10]
消息的类型
data['CATEGORY'][:6]
data.describe()

清理错误位置信息并移除缺失分类信息
data=data[(data.LATITUDE>18)&(data.LATITUDE<20)&(data.LONGITUDE>-75)&(data.LONGITUDE<-70)&data.CATEGORY.notnull()]

获取所有分类的列表
将各个分类信息拆分成编码和英文名称
def to_cat_list(catstr):
stripped=(x.strip() for x in catstr.split(','))
return [x for x in stripped if x]

def get_all_categories(cat_series):
cat_sets=(set(to_cat_list(x)) for x in cat_series)
return sorted(set.union(*cat_sets))

def get_english(cat):
code,names=cat.split('.')
if '|' in names:
names=names.split('|')[1]
return code,names.strip()

get_english('2.Urgences logistiques | Vital Lines')

all_cats=get_all_categories(data.CATEGORY)
#生成器表达式
english_mapping=dict(get_english(x) for x in all_cats)

def get_code(seq):
return [x.split('.')[0] for x in seq if x]

抽出唯一的分类编码,并构造一个全零DataFrame
all_codes=get_code(all_cats)
code_index=pd.Index(np.unique(all_codes))
dummy_frame=DataFrame(np.zeros((len(data),len(code_index))),index=data.index,columns=code_index)

dummy_frame.ix[:,:6]

for row,cat in zip(data.index,data.CATEGORY):
codes=get_code(to_cat_list(cat))
dummy_frame.ix[row,codes]=1

data=data.join(dummy_frame.add_prefix('category_'))

data.ix[:, 10:15]

绘制黑白海地地图
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
def basic_haiti_map(ax=None,lllat=17.25,urlat=20.25,lllon=-75,urlon=-71):
#创建极球面投影的Basemap实例
m=Basemap(ax=ax,projection='stere',
lon_0=(urlon+lllon)/2,
lat_0=(urlat+lllat)/2,
llcrnrlat=lllat,urcrnrlat=urlat,
llcrnrlon=lllon,urcrnrlon=urlon,
resolution='f')
#绘制海岸线、周界、国界以及地图边界
m.drawcoastlines()
m.dratstates()
m.drawcountries()
return m

fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(12,10))
fig.subplots_adjust(hspace=0.05,wspace=0.05)
to_plot=['2a','1','3c','7a']
lllat=17.25;urlat=20.25;lllon=-75;urlon=-71
for code,ax in zip(to_plot,axes.flat):
m=basic_haiti_map(ax,lllat=lllat,urlat=urlat,lllon=lllon,urlon=urlon)

cat_data=data[data['category_%s' % code]==1]
#计算地图的投影坐标
x,y=m(cat_data.LONGITUDE,cat_data.LATITUDE)

m.plot(x,y,'k.',alpha=0.5)
ax.set_title('%s: %s'%(code,english_mapping[code]))

shapefile_path='ch08\PortAuPrince_Roads\PortAuPrice_Roads'
m.readshapefile(shapefile_path,roads)

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