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geopandasとmatplotlibを使用してマップをプロットする

イギリスのバーミンガムからの6つの座標を持つ小さなcsvがあります。 pandasでcsvを読み、それをGeoPandas DataFrameに変換して、Shapely Pointsで緯度と経度の列を変更しました。今、GeoDataframeをプロットしようとしていますが、表示されるのはポイントだけです。方法バーミンガムの地図も表示されますか？GeoPandasの優れたドキュメントソースも強く評価されます。

from shapely.geometry import Point
import geopandas as gpd
import pandas as pd

df = pd.read_csv('SiteLocation.csv')
df['Coordinates'] = list(Zip(df.LONG, df.LAT))
df['Coordinates'] = df['Coordinates'].apply(Point)
# Building the GeoDataframe 
geo_df = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='Coordinates')
geo_df.plot()
pythongeopandas
4
Herc01

df.unary_union を試してください。関数はポイントを単一のジオメトリに集約します。 Jupyter Notebook プロットできる

0
felytic

ベースマップが新しいxlimおよびylim座標に従って更新されるズームに関する使用例を追加したいだけです。私が思いついた解決策は次のとおりです：

  • 最初にaxにコールバックを設定し、_xlim_changed_および_ylim_changed_を検出できるようにします
  • 両方が変更されたことが検出されたら、新しい_plot_area_呼び出しax.get_xlim()およびax.get_ylim()を取得します
  • 次に、axをクリアし、ベースマップとその他のデータを再プロットします

首都を示す世界地図の例。ズームインすると、マップの解像度が更新されます。

_import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import contextily as ctx


figsize = (12, 10)
osm_url = 'http://tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.png'
EPSG_OSM = 3857
EPSG_WGS84 = 4326

class MapTools:
    def __init__(self):
        self.cities = gpd.read_file(
            gpd.datasets.get_path('naturalearth_cities'))
        self.cities.crs = EPSG_WGS84
        self.cities = self.convert_to_osm(self.cities)

        self.fig, self.ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=figsize)
        self.callbacks_connect()

        # get extent of the map for all cities
        self.cities.plot(ax=self.ax)
        self.plot_area = self.ax.axis()

    def convert_to_osm(self, df):
        return df.to_crs(epsg=EPSG_OSM)

    def callbacks_connect(self):
        self.zoomcallx = self.ax.callbacks.connect(
            'xlim_changed', self.on_limx_change)
        self.zoomcally = self.ax.callbacks.connect(
            'ylim_changed', self.on_limy_change)

        self.x_called = False
        self.y_called = False

    def callbacks_disconnect(self):
        self.ax.callbacks.disconnect(self.zoomcallx)
        self.ax.callbacks.disconnect(self.zoomcally)

    def on_limx_change(self, _):
        self.x_called = True
        if self.y_called:
            self.on_lim_change()

    def on_limy_change(self, _):
        self.y_called = True
        if self.x_called:
            self.on_lim_change()

    def on_lim_change(self):
        xlim = self.ax.get_xlim()
        ylim = self.ax.get_ylim()
        self.plot_area = (*xlim, *ylim)
        self.blit_map()

    def add_base_map_osm(self):
        if abs(self.plot_area[1] - self.plot_area[0]) < 100:
            zoom = 13

        else:
            zoom = 'auto'

        try:
            basemap, extent = ctx.bounds2img(
                self.plot_area[0], self.plot_area[2],
                self.plot_area[1], self.plot_area[3],
                zoom=zoom,
                url=osm_url,)
            self.ax.imshow(basemap, extent=extent, interpolation='bilinear')

        except Exception as e:
            print(f'unable to load map: {e}')

    def blit_map(self):
        self.ax.cla()
        self.callbacks_disconnect()
        cities = self.cities.cx[
            self.plot_area[0]:self.plot_area[1],
            self.plot_area[2]:self.plot_area[3]]
        cities.plot(ax=self.ax, color='red', markersize=3)

        print('*'*80)
        print(self.plot_area)
        print(f'{len(cities)} cities in plot area')

        self.add_base_map_osm()
        self.callbacks_connect()

    @staticmethod
    def show():
        plt.show()


def main():
    map_tools = MapTools()
    map_tools.show()

if __name__ == '__main__':
    main()
_

Linux Python3.8で実行し、pipを次のようにインストールします。

_affine==2.3.0
attrs==19.3.0
autopep8==1.4.4
Cartopy==0.17.0
certifi==2019.11.28
chardet==3.0.4
Click==7.0
click-plugins==1.1.1
cligj==0.5.0
contextily==1.0rc2
cycler==0.10.0
descartes==1.1.0
Fiona==1.8.11
geographiclib==1.50
geopandas==0.6.2
geopy==1.20.0
idna==2.8
joblib==0.14.0
kiwisolver==1.1.0
matplotlib==3.1.2
mercantile==1.1.2
more-itertools==8.0.0
munch==2.5.0
numpy==1.17.4
packaging==19.2
pandas==0.25.3
Pillow==6.2.1
pluggy==0.13.1
py==1.8.0
pycodestyle==2.5.0
pyparsing==2.4.5
pyproj==2.4.1
pyshp==2.1.0
pytest==5.3.1
python-dateutil==2.8.1
pytz==2019.3
rasterio==1.1.1
requests==2.22.0
Rtree==0.9.1
Shapely==1.6.4.post2
six==1.13.0
snuggs==1.4.7
urllib3==1.25.7
wcwidth==0.1.7
_

特に_contextily==1.0rc2_の要件に注意してください

WindowsではConda（P3.7.3）を使用し、ユーザー変数を設定することを忘れないでください。

_GDAL c:\Users\<username>\Anaconda3\envs\<your environment>\Library\share\gdal_

_PROJLIB c:\Users\<username>\Anaconda3\envs\<your environment>\Library\share_

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Bruno Vermeulen