Python中的GeoPandas和GeoDataFrame

GeoPandas是对pandas的扩展，用于处理地理空间数据

GeoDataFrame是其中一个数据类型，和ArcGIS中的属性表很像，有几何形状字段（红框）和常规的属性字段（绿框），就名称不一样而已。

前提：import geopandas as gpd

读入之后，df为GeoDataFrame格式，结构如下：

结果：

geometry字段中记录的是几何形状，类型是GeoSeries，有很多函数进行相应 *** 作

之后的df完全可以套用dataframe的 *** 作方法

假如现在的df为：

iloc 输入的是数字类型位置索引

loc 输入的是文本类型的位置索引名

at 和loc的用法差不多

it 就是属性表中的一行。math为其中的一个字段名

输出：

df[1]['math']=100 这种只要是 用两个括号进行索引修改的均无效 ，这种索引方式可以理解为先拿出了一行（是个视图），修改实际上并未对原数据修改。

此外，尝试利用上述iloc遍历修改也不行

会出现错误：

正确做法是在原df上取值，一个括号直接定位。

通过iloc遍历修改可写成如下方式：

关键语句：gp.name

正常人的思维都会认为sort_values排序之后，按1,2,3……去索引数据的时候就是一个从排好序的数据，但是实际上如下图所示，sort_values后数据表确实按数学成绩排序了，但是索引并未改变，这是按照按1,2,3……去索引其实还是原来的顺序，看起来好像并未排序，所以排序后最好用reset_index重新建立索引。

以下将string类型的Neighbors改为list类型

以下将list类型的Neighbors改为string类型

在上一课中，我们已经介绍过使用 Plotly 实现地理信息可视化的方法。但是，那个工具对我们不是很友好，特别是由于某种不可抗力的存在，可能根本无法调试。

不过，pyecharts 的确在地理信息可视化上做得不错——如果仅做国内地图，特别推荐使用，还是通过示例来说明吧。

首先，要安装地图文件，安装方法如下：

不仅可以安装上述官方提供的地图文件，还能够自己制作个性化的地图扩展， 具体请点击这里参阅 。

有了上述基础，就可以进行地理信息可视化了（以下示例的数据源， 请点击这里查看 ）。

实现上述效果的类是 Geo，默认情况下绘制散点图，此外可以实现 type='effectScatter'（闪耀的散点图）和 type='heatmap'（热图）。

此图也是动态交互的，通过左侧图例选择不同数值范围，相应地会显示该范围内的数据。

如果按照前面所述安装了各种地图文件，还可以在 geo.add 方法中规定地理范围。

在 pyecharts 地图中认可的城市名称都如同上述结果显示的那样，例如“阜新”，不要写成“阜新市”。

下面就绘制江苏省的空气质量分布图。

输出结果：

这里的 geo.add 参数与前面的不同，导致了展示效果的差异。

一直以来，房价都是人们关注的话题，下面就用可视化的方式研究一下近十年（2009—2018 年）全国部分城市平均房价（数据源： https://github.com/qiwsir/DataSet/tree/master/house ）。

输出结果：

在热图查看房价的基础上，为了更准确查看某些城市的房价走向，可以使用折线图看看趋势，例如下列几个城市。

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