Pydeck, visualización de datos de Python. Capa de columna en mapas de Carto.
Exploraré las capacidades de visualización de datos geográficos de deck.gl con la biblioteca Python y pandas. Deck.gl es un marco de visualización con tecnología WebGL para conjuntos de datos a gran escala, y pydeck es una representación espacial a gran escala para Python (con tecnología de deck.gl).
Para este proyecto, estoy usando Jupyter Notebook , la aplicación web original para crear y compartir documentos computacionales. Ofrece una experiencia simple, optimizada y centrada en documentos.
La biblioteca clave de Python para este proyecto es pydeck. De forma predeterminada, Pydeck 0.6 proporciona mosaicos de mapa base a través de Carto. Opcionalmente, puede usar la clave API de Mapbox registrándose en Mapbox. Pero, el mapa de Carto es suficiente para este proyecto.
Importemos pydeck a través de pip:
pip install pydeck
- Comenzamos importando bibliotecas de Python esenciales para nuestras operaciones: pandas, pydeck, os y, opcionalmente , matplotlib.pyplot (podría desarrollar esta publicación en el futuro)
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')

![¿Qué es una lista vinculada, de todos modos? [Parte 1]](https://post.nghiatu.com/assets/images/m/max/724/1*Xokk6XOjWyIGCBujkJsCzQ.jpeg)



































