Pydeck, Python-Datenvisualisierung. Spaltenebene auf Carto-Karten.

Ich werde die Geodatenvisualisierungsfunktionen von deck.gl mit Python und der Pandas-Bibliothek erkunden. Deck.gl ist ein WebGL-basiertes Visualisierungsframework für große Datensätze, und pydeck ist ein hochskaliertes räumliches Rendering für Python (unterstützt von deck.gl).

Für dieses Projekt verwende ich Jupyter Notebook – die ursprüngliche Webanwendung zum Erstellen und Teilen von Computerdokumenten. Es bietet ein einfaches, optimiertes und dokumentenzentriertes Erlebnis.

Die wichtigste Python-Bibliothek für dieses Projekt ist pydeck. Standardmäßig stellt Pydeck 0.6 Grundkartenkacheln über Carto bereit. Sie können optional den Mapbox-API-Schlüssel verwenden, indem Sie sich bei Mapbox registrieren. Aber die Carto-Karte reicht für dieses Projekt aus.

Lassen Sie uns Pydeck über Pip importieren:

pip install pydeck

1. Wir beginnen mit dem Importieren wichtiger Python-Bibliotheken für unsere Operationen: Pandas, Pydeck, OS und optional Matplotlib.pyplot (Ich werde diesen Beitrag möglicherweise in Zukunft weiterentwickeln).

import pandas as pd
import pydeck as pdk
from pydeck.types import String
import matplotlib.pyplot as plt
import os

os.listdir() ## checking the current file composition of the folder
df = pd.read_excel('stores.xlsx') ## reading .xlsx file to Pandas DataFrame
df.set_index('Location Name') ## setting indexing to store's name

       
                

                    
                    
                
            

df.columns

# output
# Index(['Location Name', 'Address line 1', 'Address line 2', 'Address line 3',
#    'City Name', 'Latitude', 'Longitude', 'Lat', 'Long', 'Postal Code',
#      'Results'],
#     dtype='object')

df2 = df[['Location Name', 'City Name', 'Latitude', 'Longitude', 'Lat', 'Long', 'Postal Code', 'Results']]
df2

df2["Long"] = df2["Long"].astype(float)
df2["Lat"] = df2["Lat"].astype(float)
df2

layer = pdk.Layer(
    'ColumnLayer',
    df2,
    get_position=['Long', 'Lat'],
    get_elevation=["Results"],
    auto_highlight=True,
    elevation_scale=5,
    pickable=True,
    extruded=True,
    get_radius=100,
    get_fill_color=["Results * 10", "Results", "Results * 40", 220],
    coverage=1
)

# Set the viewport location
view_state = pdk.ViewState(
    longitude=25.336900,
    latitude=54.734235,
    zoom=2,
    min_zoom=5,
    max_zoom=15,
    pitch=40.5,
    bearing=-27.36)

r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state)
r.to_html('stores.html')