推荐一个超好用的python包folium, 专门用于地理数据可视化

使用方法很简单，操作如下：

导入包，创建一副世界地图

import folium
import pandas as pd# define the world map
world_map = folium.Map()# display world map
world_map

2. 输入经纬度，尺度，在这里我们以旧金山（37.7749° N, 122.4194° W）为例。

# San Francisco latitude and longitude values
latitude = 37.77
longitude = -122.42# Create map and display it
san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)# Display the map of San Francisco
san_map

更改地图显示，默认为’OpenStreetMap’风格，我们还可以选择’Stamen Terrain’, 'Stamen Toner’等。

# Create map and display it
san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12,tiles='Stamen Toner')

3. 读取数据集（旧金山犯罪数据集）

# Read Dataset
cdata = pd.read_csv('https://cocl.us/sanfran_crime_dataset')
cdata.head()

4. 在地图上显示前200条犯罪数据

# get the first 200 crimes in the cdata
limit = 200
data = cdata.iloc[0:limit, :]# Instantiate a feature group for the incidents in the dataframe
incidents = folium.map.FeatureGroup()# Loop through the 200 crimes and add each to the incidents feature group
for lat, lng, in zip(cdata.Y, data.X):incidents.add_child(folium.CircleMarker([lat, lng],radius=7, # define how big you want the circle markers to becolor='yellow',fill=True,fill_color='red',fill_opacity=0.4))# Add incidents to map
san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)
san_map.add_child(incidents)

添加地理标签

 # add pop-up text to each marker on the map
latitudes = list(data.Y)
longitudes = list(data.X)
labels = list(data.Category)for lat, lng, label in zip(latitudes, longitudes, labels):folium.Marker([lat, lng], popup=label).add_to(san_map)    # add incidents to map
san_map.add_child(incidents)

6. 统计区域犯罪总数from folium import plugins

# let's start again with a clean copy of the map of San Francisco
san_map = folium.Map(location = [latitude, longitude], zoom_start = 12)# instantiate a mark cluster object for the incidents in the dataframe
incidents = plugins.MarkerCluster().add_to(san_map)# loop through the dataframe and add each data point to the mark cluster
for lat, lng, label, in zip(data.Y, data.X, cdata.Category):folium.Marker(location=[lat, lng],icon=None,popup=label,).add_to(incidents)# add incidents to map
san_map.add_child(incidents)

7. 读取geojson文件，可视化旧金山市10个不同Neighborhood的边界import json

import requestsurl = 'https://cocl.us/sanfran_geojson'
san_geo = f'{url}'
san_map = folium.Map(location=[37.77, -122.4], zoom_start=12)
folium.GeoJson(san_geo,style_function=lambda feature: {'fillColor': '#ffff00','color': 'black','weight': 2,'dashArray': '5, 5'}
).add_to(san_map)#display map
san_map

统计每个区域的犯罪事件数目# Count crime numbers in each neighborhood

disdata = pd.DataFrame(cdata['PdDistrict'].value_counts())
disdata.reset_index(inplace=True)
disdata.rename(columns={'index':'Neighborhood','PdDistrict':'Count'},inplace=True)
disdata

9. 创建Choropleth Map （颜色深浅代表各区犯罪事件数目）

m = folium.Map(location=[37.77, -122.4], zoom_start=12)
folium.Choropleth(geo_data=san_geo,data=disdata,columns=['Neighborhood','Count'],key_on='feature.properties.DISTRICT',#fill_color='red',fill_color='YlOrRd',fill_opacity=0.7,line_opacity=0.2,highlight=True,legend_name='Crime Counts in San Francisco'
).add_to(m)
m

10. 创建热力图

from folium.plugins import HeatMap# let's start again with a clean copy of the map of San Francisco
san_map = folium.Map(location = [latitude, longitude], zoom_start = 12)# Convert data format
heatdata = data[['Y','X']].values.tolist()# add incidents to map
HeatMap(heatdata).add_to(san_map)san_map

最后：关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

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