2017-10-16 163 views
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我想知道我們是否可以按照英國地區,郵政編碼區和地區地圖進行類似的分類。繪製英國區,郵政編碼區和地區

如果你能展示一個英國choropleths的例子,那將是很棒的。

地理形狀文件可以從http://martinjc.github.io/UK-GeoJSON/

state_geo = os.path.join('data', 'us-states.json') 
state_unemployment = os.path.join('data', 'US_Unemployment_Oct2012.csv') 
state_data = pd.read_csv(state_unemployment) 

j1 = pd.read_json(state_geo) 

from branca.utilities import split_six 
threshold_scale = split_six(state_data['Unemployment']) 

m = folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3) 

m.choropleth(
    geo_path=state_geo, 
    geo_str='choropleth', 
    data=state_data, 
    columns=['State', 'Unemployment'], 
    key_on='feature.id', 
    fill_color='YlGn', 
    fill_opacity=0.7, 
    line_opacity=0.2, 
    legend_name='Unemployment Rate (%)' 
) 

m 

m.save('choropleth.html') 

回答

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下載這是我做的。

首先,收集您的數據。我用www.nomisweb.co.uk收集的主要地區就業率:

  • 東北(英格蘭)
  • 倫敦(英格蘭)
  • 約克郡和亨伯
  • 東米德蘭茲(英格蘭)
  • 西米德蘭茲郡(英格蘭)
  • 英格蘭東部
  • 倫敦東南(英格蘭)
  • 西南(英格蘭)
  • 威爾士蘇格蘭
  • 北愛爾蘭

我保存這個數據集作爲UKEmploymentData.csv。請注意,您必須更改區域名稱以匹配地理數據ID。

然後我遵循您使用ONS地理位置的NUTS數據發佈的內容。

import pandas as pd 
import os 
import json 

# read in population data 
df = pd.read_csv('UKEmploymentData.csv') 

import folium 
from branca.utilities import split_six 
state_geo = 'http://geoportal1-ons.opendata.arcgis.com/datasets/01fd6b2d7600446d8af768005992f76a_4.geojson' 

m = folium.Map(location=[55, 4], zoom_start=5) 
m.choropleth(
    geo_data=state_geo, 
    data=df, 
    columns=['region', 'Total in employment - aged 16 and over'], 
    key_on='feature.properties.nuts118nm', 
    fill_color='YlGn', 
    fill_opacity=0.7, 
    line_opacity=0.2, 
    legend_name='Employment Rate (%)', 
    highlight=True 
) 

m