手把手|如何用Python繪製JS地圖?

2020-12-25 大數據文摘

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Folium是建立在Python生態系統的數據整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js庫的映射能力之上的開源庫。用Python處理數據，然後用Folium將它在Leaflet地圖上進行可視化。

概念

Folium能夠將通過Python處理後的數據輕鬆地在交互式的Leaflet地圖上進行可視化展示。它不單單可以在地圖上展示數據的分布圖，還可以使用Vincent/Vega在地圖上加以標記。

這個開源庫中有許多來自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen的內建地圖元件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密鑰來定製個性化的地圖元件。Folium支持GeoJSON和TopoJSON兩種文件格式的疊加，也可以將數據連接到這兩種文件格式的疊加層，最後可使用color-brewer配色方案創建分布圖。

安裝

安裝folium包

開始創建地圖

創建底圖，傳入起始坐標到Folium地圖中：

importfolium

map_osm= folium.Map(location=[45.5236, -122.6750]) #輸入坐標

map_osm.create_map(path='osm.html')

Folium默認使用OpenStreetMap元件，但是Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright 和MapboxControl空間元件是內置的：

#輸入位置，tiles，縮放比例

stamen =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',zoom_start=13)

stamen.create_map(path='stamen_toner.html')#保存圖片

Folium也支持Cloudmade 和 Mapbox的個性化定製地圖元件，只需簡單地傳入API_key ：

custom =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Mapbox',

API_key='wrobstory.map-12345678')

最後，Folium支持傳入任何與Leaflet.js兼容的個性化地圖元件：

tileset= r'http://{s}.tiles.yourtiles.com/{z}/{x}/{y}.png'

map =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,

tiles=tileset, attr='My DataAttribution')

地圖標記

Folium支持多種標記類型的繪製，下面從一個簡單的Leaflet類型的位置標記彈出文本開始：

map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,

tiles='Stamen Terrain')

map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows')#文字標記

map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge')

map_1.create_map(path='mthood.html')

Folium支持多種顏色和標記圖標類型：

map_1 =folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,tiles='Stamen Terrain')

map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows',marker_icon='cloud') #標記圖標類型為雲

map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge',marker_color='green') #標記顏色為綠色

map_1.simple_marker([45.3300,-121.6823], popup='Some OtherLocation',marker_color='red',marker_icon='info-sign')

#標記顏色為紅色，標記圖標為「info-sign」)

map_1.create_map(path='iconTest.html')

Folium也支持使用個性化的尺寸和顏色進行圓形標記：

map_2 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',

zoom_start=13)

map_2.simple_marker(location=[45.5244,-122.6699], popup='The Waterfront')

簡單樹葉類型標記

map_2.circle_marker(location=[45.5215,-122.6261], radius=500,

popup='Laurelhurst Park',line_color='#3186cc',

fill_color='#3186cc')#圓形標記

map_2.create_map(path='portland.html')

Folium有一個簡便的功能可以使經/緯度懸浮於地圖上：

map_3 =folium.Map(location=[46.1991, -122.1889], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)

map_3.lat_lng_popover()

map_3.create_map(path='sthelens.html')

Click-for-marker功能允許標記動態放置：

map_4 =folium.Map(location=[46.8527, -121.7649], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)

map_4.simple_marker(location=[46.8354,-121.7325], popup='Camp Muir')

map_4.click_for_marker(popup='Waypoint')

map_4.create_map(path='mtrainier.html')

Folium也支持來自Leaflet-DVF的Polygon（多邊形）標記集：

map_5 =folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)

map_5.polygon_marker(location=[45.5012,-122.6655], popup='Ross Island Bridge',fill_color='#132b5e', num_sides=3,radius=10)#三邊形標記

map_5.polygon_marker(location=[45.5132,-122.6708], popup='Hawthorne Bridge',fill_color='#45647d', num_sides=4,radius=10)#四邊形標記

map_5.polygon_marker(location=[45.5275,-122.6692], popup='Steel Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=6, radius=10)#四邊形標記

map_5.polygon_marker(location=[45.5318,-122.6745], popup='Broadway Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=8,radius=10) #八邊形標記

map_5.create_map(path='bridges.html')

Vincent/Vega標記

Folium能夠使用vincent 進行任何類型標記，並懸浮在地圖上。

buoy_map= folium.Map(location=[46.3014, -123.7390], zoom_start=7,

tiles='StamenTerrain')

buoy_map.polygon_marker(location=[47.3489,-124.708], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis1, 'vis1.json'))

buoy_map.polygon_marker(location=[44.639,-124.5339], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis2, 'vis2.json'))

buoy_map.polygon_marker(location=[46.216,-124.1280], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis3, 'vis3.json'))

GeoJSON/TopoJSON層疊加

GeoJSON 和TopoJSON層都可以導入到地圖，不同的層可以在同一張地圖上可視化出來：

geo_path= r'data/antarctic_ice_edge.json'

topo_path= r'data/antarctic_ice_shelf_topo.json'

ice_map= folium.Map(location=[-59.1759, -11.6016],tiles='Mapbox Bright', zoom_start=2)

ice_map.geo_json(geo_path=geo_path)#導入geoJson層

ice_map.geo_json(geo_path=topo_path,topojson='objects.antarctic_ice_shelf')#導入Toposon層

ice_map.create_map(path='ice_map.html')

分布圖

Folium允許PandasDataFrames/Series類型和Geo/TopoJSON類型之間數據轉換。Color Brewer 顏色方案也是內建在這個庫，可以直接導入快速可視化不同的組合：

importfolium

importpandas as pd

state_geo= r'data/us-states.json'#地理位置文件

state_unemployment= r'data/US_Unemployment_Oct2012.csv'#美國失業率文件

state_data= pd.read_csv(state_unemployment)

#LetFolium determine the scale

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

map.geo_json(geo_path=state_geo,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(%)')

map.create_map(path='us_states.html')

基於D3閾值尺度，Folium在右上方創建圖例，通過分位數創建最佳猜測值，導入設定的閾值很簡單：

map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,

columns=['State', 'Unemployment'],

threshold_scale=[5, 6, 7, 8, 9,10],

key_on='feature.id',

fill_color='BuPu',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.5,

legend_name='Unemployment Rate(%)',

reset=True)

map.create_map(path='us_states.html')

通過Pandas DataFrame進行數據處理，可以快速可視化不同的數據集。下面的例子中，df DataFrame包含6列不同的經濟數據，我們將在下面可視化一部分數據：

2011年就業率分布圖

map_1 =folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)

map_1.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data1.json', data=df,

columns=['GEO_ID','Employed_2011'],key_on='feature.id',

fill_color='YlOrRd',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.3,

topojson='objects.us_counties_20m')#2011就業率分布圖

map_1.create_map(path='map_1.html')

2011年失業率分布圖

map_2 =folium.Map(location=[40, -99], zoom_start=4)

map_2.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data2.json', data=df,

columns=['GEO_ID','Unemployment_rate_2011'],

key_on='feature.id',

threshold_scale=[0, 5, 7, 9, 11,13],

fill_color='YlGnBu', line_opacity=0.3,

legend_name='Unemployment Rate2011 (%)',

topojson='objects.us_counties_20m')#2011失業率分布圖

map_2.create_map(path='map_2.html')

2011年中等家庭收入分布圖

map_3 =folium.Map(location=[40, -99], zoom_start=4)

map_3.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data3.json', data=df,

columns=['GEO_ID','Median_Household_Income_2011'],

key_on='feature.id',

fill_color='PuRd',line_opacity=0.3,

legend_name='Median Household Income2011 ($)',

topojson='objects.us_counties_20m')#2011中等家庭收入分布圖

map_3.create_map(path='map_3.html')

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