Geopandas 绘制为子图答案

【问题标题】：Geopandas plots as subfiguresGeopandas 绘制为子图
【发布时间】：2016-11-10 06:32:23
【问题描述】：

假设我有以下包含 3 个多边形对象的地理数据框。

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon

p1=Polygon([(0,0),(0,1),(1,1),(1,0)])
p2=Polygon([(3,3),(3,6),(6,6),(6,3)])
p3=Polygon([(3,.5),(4,2),(5,.5)])

gdf=gpd.GeoDataFrame(geometry=[p1,p2,p3])
gdf['Value1']=[1,10,20]
gdf['Value2']=[300,200,100]

gdf内容：

>>> gdf
                               geometry  Value1  Value2
0   POLYGON ((0 0, 0 1, 1 1, 1 0, 0 0))       1     300
1   POLYGON ((3 3, 3 6, 6 6, 6 3, 3 3))      10     200
2  POLYGON ((3 0.5, 4 2, 5 0.5, 3 0.5))      20     100
>>>

我可以通过调用geopandas.plot() 两次来为每个图制作一个单独的数字。但是，有没有办法让我将这两个地图彼此相邻绘制在与子图相同的图中？

【问题讨论】：

这个问题可以通过包含用于生成图形的绘图命令得到很大改善。

标签： pandas matplotlib geopandas

【解决方案1】：

总是总是总是提前创建你的matplotlib对象并将它们传递给绘图方法（或直接使用它们）。这样做，您的代码变为：

from matplotlib import pyplot
import geopandas
from shapely import geometry

p1 = geometry.Polygon([(0,0),(0,1),(1,1),(1,0)])
p2 = geometry.Polygon([(3,3),(3,6),(6,6),(6,3)])
p3 = geometry.Polygon([(3,.5),(4,2),(5,.5)])

gdf = geopandas.GeoDataFrame(dict(
        geometry=[p1, p2, p3],
        Value1=[1, 10, 20],
        Value2=[300, 200, 100],
))

fig, (ax1, ax2) = pyplot.subplots(ncols=2, sharex=True, sharey=True)
gdf.plot(ax=ax1, column='Value1')
gdf.plot(ax=ax2, column='Value2')

这给了我：

【讨论】：

嗯，实际上当我运行您的代码时，我收到以下错误消息：“plot_multipolygon() got multiple values for keyword argument 'ax'”。也许我们正在使用不同版本的 geopandas？
我在 geopandas 版本 0.2.0

【解决方案2】：

// for plotting multiple GeoDataframe 
import geopandas as gpd

gdf = gpd.read_file(geojson) 
fig, axes = plt.subplots(1,4, figsize=(40,10))
axes[0].set_title('Some Title')
gdf.plot(ax=axes[0], column='Some column for coloring', cmap='coloring option')

axes[0].set_title('Some Title')
gdf.plot(ax=axes[0], column='Some column for coloring', cmap='coloring option')

【讨论】：