带 df 的 Geopandas答案

【问题标题】：Geopandas with df带 df 的 Geopandas
【发布时间】：2021-06-19 05:15:33
【问题描述】：

我有包含location, side_a, and side_b 的数据框，它们是参与战争的国家。我还有每场战争的死亡人数、开始年份等详细信息。

假设我想使用 geopandas 显示每个州的死亡人数，我该怎么做？我尝试使用此代码，但它只是给了我一张世界图（列 = 死亡人数）：

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world = world[(world.pop_est>0) & (world.name!="Antarctica")]
world[column] = df[column]
world.plot(column=column, ax=ax, legend=True)

例如，我希望这个 df 变成一个所有状态都有颜色的图表：

war_index	location	death number
1	India, China	20
2	India	10

然后中国将被涂上一种颜色代表 10，印度另一种颜色代表 30 其余的不会上色

【问题讨论】：

标签： python pandas geopandas

【解决方案1】：

要走的路是在world 中添加一个包含死亡人数的列。因此，首先您需要计算每个国家/地区df 的总死亡人数。您可以通过拆分location 中的字符串来做到这一点。然后分解该列并在该列上运行groupby。随后，您可以使用pd.merge 合并名称/位置上的数据框，然后通过death number 绘制world：

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([ { "war_index": 1, "location": "India, China", "death number": 20 }, { "war_index": 2, "location": "India", "death number": 10 } ])
df['location'] = df['location'].str.split(', ')
df = df.explode('location').groupby('location').agg('sum').reset_index()

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world = world[(world.pop_est>0) & (world.name!="Antarctica")]
world = pd.merge(world,df[['location','death number']], left_on='name', right_on='location', how='left')

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
world.plot(column='death number', ax=ax, legend=True)

结果：

如果你也想向全世界展示，可以将death number列中的nan替换为0。

world['death number'] = world['death number'].fillna(0)

【讨论】：