Tramamente.Expresar.Shatter_geo

Sintaxis de función y parámetro

Lo complicado.expresar.La función scatter_geo () proporciona una sintaxis relativamente simple como se muestra en lo siguiente:

Tenga en cuenta que la función también toma prestada otra sintaxis común de la biblioteca complementaria. No dude en consultar los documentos para obtener más.

Los parámetros de la función son los siguientes:

1. marco de datos - Esto especifica el marco de datos que contiene los nombres de la columna.
2. Lat - El parámetro LAT contiene los valores utilizados para colocar las marcas en la latitud del mapa.
3. solitario - Similar al parámetro LAT, los valores del parámetro LON se utilizan para colocar las marcas a lo largo de la longitud en el mapa.
4. LocationMode - Determina el conjunto de ubicaciones utilizadas para que coincidan con las entradas en ubicaciones con regiones en el mapa.
5. color - Especifica los valores utilizados para asignar un color único a las marcas de dispersión.
6. título - Define el título de la figura.
7. ancho/altura - Establece el ancho y la altura de la figura en píxeles.

Ejemplo:

El siguiente código muestra cómo crear un mapa de dispersión usando la función scatter_geo ():

Importar trama.expresar como PX
DF = PX.datos.GABMINDER ().consulta ("año == 2007")
Fig = PX.scatter_geo (df, ubicaciones = 'iso_alpha', size = 'gdppercap')
higo.espectáculo()

El código dado devuelve una gráfica de dispersión del GDPPERERCAP de los países en el marco de datos.
La figura resultante es la siguiente:

Podemos personalizar las marcas de la dispersión coloreándolas por el país.

Importar trama.expresar como PX
DF = PX.datos.GABMINDER ().consulta ("año == 2007")
Fig = PX.scatter_geo (df, ubicaciones = 'iso_alpha', size = 'gdppercap', color = 'país')
higo.espectáculo()

Producción:

También podemos crear un mapa de dispersión utilizando la API de mapbox como se muestra en lo siguiente:

Importar trama.expresar como PX
importar pandas como PD
DF = PD.read_csv ('Worldcities.CSV ')
px.set_mapbox_access_token (abrir ('mapbox.mapbox_token ').leer())
lat = df.Lat
Lon = DF.GNL
df.cabeza()
Fig = PX.scatter_geo (df, lat = lat, lon = lon)
higo.espectáculo()

Esto devuelve un mapa mundial de todas las ciudades.

Conclusión

Este artículo describe los pasos simples de crear un mapa GEO de dispersión utilizando la función scatter_geo ().