注意

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交互式地图#

除了静态图表，geopandas 可以基于 folium 库创建交互式地图。

创建用于交互式探索的地图与GeoSeries或GeoDataFrame的explore()方法中的静态plots的API相似。

加载一些示例数据：

[1]:

import geopandas
import geodatasets

nybb = geopandas.read_file(geodatasets.get_path("nybb"))
chicago = geopandas.read_file(geodatasets.get_path("geoda.chicago_commpop"))
groceries = geopandas.read_file(geodatasets.get_path("geoda.groceries")).explode(ignore_index=True)

最简单的选项是使用 GeoDataFrame.explore():

[2]:

nybb.explore()

[2]:
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交互式绘图在定制方面提供了与静态绘图大致相同的功能，还增加了一些额外的特性。请查看下面的代码，它绘制了一个自定义的地理数据色块地图。您可以使用 "BoroName" 列，作为地理数据色块的输入，鼠标悬停时仅显示其名称，但点击时显示所有值。您还可以传递自定义背景图块（可以是 folium 支持的名称、被 xyzservices.providers.query_name() 识别的名称、XYZ URL 或者 xyzservices.TileProvider 对象），指定颜色映射（由 matplotlib 支持的所有选项）并指定黑色轮廓。

注意

请注意，如果您想使用背景图块，GeoDataFrame 需要设置一个 CRS。

[3]:

nybb.explore(
    column="BoroName",  # make choropleth based on "BoroName" column
    tooltip="BoroName",  # show "BoroName" value in tooltip (on hover)
    popup=True,  # show all values in popup (on click)
    tiles="CartoDB positron",  # use "CartoDB positron" tiles
    cmap="Set1",  # use "Set1" matplotlib colormap
    style_kwds=dict(color="black"),  # use black outline
)

[3]:
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The explore() 方法返回一个 folium.Map 对象，该对象也可以直接传递（就像您在 plot() 中对 ax 所做的那样）。然后，您可以直接在结果地图上使用 folium 功能。在下面的示例中，您可以在同一地图上绘制两个 GeoDataFrames，并使用 folium 添加图层控制。您还可以添加额外的图块，使您能够直接在地图中更改背景。

[4]:

import folium

m = chicago.explore(
    column="POP2010",  # make choropleth based on "POP2010" column
    scheme="naturalbreaks",  # use mapclassify's natural breaks scheme
    legend=True,  # show legend
    k=10,  # use 10 bins
    tooltip=False,  # hide tooltip
    popup=["POP2010", "POP2000"],  # show popup (on-click)
    legend_kwds=dict(colorbar=False),  # do not use colorbar
    name="chicago",  # name of the layer in the map
)

groceries.explore(
    m=m,  # pass the map object
    color="red",  # use red color on all points
    marker_kwds=dict(radius=5, fill=True),  # make marker radius 10px with fill
    tooltip="Address",  # show "name" column in the tooltip
    tooltip_kwds=dict(labels=False),  # do not show column label in the tooltip
    name="groceries",  # name of the layer in the map
)

folium.TileLayer("CartoDB positron", show=False).add_to(
    m
)  # use folium to add alternative tiles
folium.LayerControl().add_to(m)  # use folium to add layer control

m  # show map

[4]:
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