本文介绍了使用地貌大 pandas 绘制热图(Kdedit)的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我将以下数据存储在geopandas.DataFrame对象中。geometry是多边形，x是我要用作热标的值。
id geometry x
9 01001 POLYGON ((-102.10641 22.06035, -102.10368 22.0... 33
19 01002 POLYGON ((-102.05189 22.29144, -102.05121 22.2... 2
29 01003 POLYGON ((-102.68569 22.09963, -102.69087 22.0... 0
39 01004 POLYGON ((-102.28787 22.41649, -102.28753 22.4... 0
49 01005 POLYGON ((-102.33568 22.05067, -102.33348 22.0... 22
我可以使用以下代码绘制地图，并根据x列中的值为每个多边形上色。
t.plot(column='x', cmap='coolwarm', legend=False)
plt.axis('off')
plt.show()
这还不错，但考虑到我在单个对象中有多个面和值，我想知道是否有办法使用geopandas将此图转换为热图。
推荐答案
建议我使用geoplot。
geoplot.kdeplot需要一个geopandas.DataFrame对象，每个Point一行。也就是说，类似以下内容：
PointID geometry
0 204403876 POINT (-101.66700 21.11670)
1 204462769 POINT (-101.66700 21.11670)
2 144407530 POINT (-101.66700 21.11670)
3 118631118 POINT (-101.66700 21.11670)
4 118646035 POINT (-101.66700 21.11670)
然后在地图上绘制这些点，地图将作为单独的对象传递。
为了在代码中显示这一点，假设面存储在df_map中，点存储在df_points中。
# Import geoplot
import geoplot
import geoplot.crs as gcrs
# Plot heatmap
ax = geoplot.kdeplot(df_points, projection=gcrs.AlbersEqualArea())
# Add polygons
geoplot.polyplot(df_map, ax=ax)
这应该会产生一些类似的结果。
很遗憾，我无法发布我的结果，因为projection=gcrs.AlbersEqualArea()导致我的会话崩溃，但我希望这对将来的某个人有所帮助。
这篇关于使用地貌大 pandas 绘制热图(Kdedit)的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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