Geospatial Data Science(3): Choropleth Mapping
在本节中,我们将以迄今为止所学到的有关加载和操作(空间)数据的所有知识为基础,并将其应用于最常用的空间分析形式之一:choropleths。请记住,这些地图显示以配色方案(也称为 palette)编码的变量的空间分布。尽管您可以通过多种方式将变量的值转换为特定颜色,但在此上下文中,我们将仅关注其中的少数几种,特别是:
- 唯一值
- 相等间隔
- 分位数
- Fisher-Jenks
在进入代码之前,让我们了解一下不同的分类方案: https://mgimond.github.io/Spatial/symbolizing-features.html#an-interactive-example
import geopandas
from pysal.lib import examples
import seaborn as sns
import pandas as