ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน Python

Courses

Visualizing Geospatial Data in Python

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 06/2568

Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

PythonData Visualization4 ชม.14 videos51 Exercises4,250 เอ็กซ์พี22,747คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

One of the most important tasks of a data scientist is to understand the relationships between their data's physical location and their geographical context. In this course you'll be learning to make attractive visualizations of geospatial data with the GeoPandas package. You will learn to spatially join datasets, linking data to context. Finally you will learn to overlay geospatial data to maps to add even more spatial cues to your work. You will use several datasets from the City of Nashville's open data portal to find out where the chickens are in Nashville, which neighborhood has the most public art, and more!

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to Data Visualization with Matplotlib Data Manipulation with pandas

1

Building 2-Layer Maps : Combining Polygons and Scatterplots

In this chapter, you will learn how to create a two-layer map by first plotting regions from a shapefile and then plotting location points as a scatterplot.

Introduction

50 เอ็กซ์พี

Plotting a scatterplot from longitude and latitude

50 เอ็กซ์พี

Styling a scatterplot

100 เอ็กซ์พี

Extracting longitude and latitude

100 เอ็กซ์พี

Plotting chicken locations

100 เอ็กซ์พี

Geometries and shapefiles

50 เอ็กซ์พี

Creating a GeoDataFrame & examining the geometry

100 เอ็กซ์พี

Plotting shapefile polygons

100 เอ็กซ์พี

Scatterplots over polygons

50 เอ็กซ์พี

50 เอ็กซ์พี

Plotting points over polygons - part 1

100 เอ็กซ์พี

Plotting points over polygons - part 2

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Creating and Joining GeoDataFrames

You'll work with GeoJSON to create polygonal plots, learn about projections and coordinate reference systems, and get practice spatially joining data in this chapter.

GeoJSON and plotting with geopandas

50 เอ็กซ์พี

Working with GeoJSON

50 เอ็กซ์พี

100 เอ็กซ์พี

Map Nashville neighborhoods

100 เอ็กซ์พี

Projections and coordinate reference systems

50 เอ็กซ์พี

Changing coordinate reference systems

100 เอ็กซ์พี

Construct a GeoDataFrame from a DataFrame

100 เอ็กซ์พี

Spatial joins

50 เอ็กซ์พี

Spatial join practice

100 เอ็กซ์พี

Finding the neighborhood with the most public art

100 เอ็กซ์พี

Aggregating points within polygons

100 เอ็กซ์พี

Plotting the Urban Residents neighborhood and art

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

GeoSeries and Folium

First you will learn to get information about the geometries in your data with three different GeoSeries attributes and methods. Then you will learn to create a street map layer using folium.

GeoSeries attributes and methods I

50 เอ็กซ์พี

Find the area of the Urban Residents neighborhood

100 เอ็กซ์พี

GeoSeries attributes and methods II

50 เอ็กซ์พี

The center of the Urban Residents neighborhood

100 เอ็กซ์พี

Prepare to calculate distances

100 เอ็กซ์พี

Art distances from neighborhood center

100 เอ็กซ์พี

Street maps with folium

50 เอ็กซ์พี

Create a folium location from the urban centroid

100 เอ็กซ์พี

Create a folium map of downtown Nashville

100 เอ็กซ์พี

Folium street map of the downtown neighborhood

100 เอ็กซ์พี

Creating markers and popups in folium

50 เอ็กซ์พี

Adding markers for the public art

100 เอ็กซ์พี

Troubleshooting data issues

100 เอ็กซ์พี

A map of downtown art

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Creating a Choropleth Building Permit Density in Nashville

In this chapter, you will learn about a special map called a choropleth. Then you will learn and practice building choropleths using two different packages: geopandas and folium.

What is a choropleth?

50 เอ็กซ์พี

Finding counts from a spatial join

100 เอ็กซ์พี

Council district areas and permit counts

100 เอ็กซ์พี

Calculating a normalized metric

100 เอ็กซ์พี

Choropleths with geopandas

50 เอ็กซ์พี

Geopandas choropleths

100 เอ็กซ์พี

Area in km squared, geometry in decimal degrees

100 เอ็กซ์พี

Spatially joining and getting counts

100 เอ็กซ์พี

Building a polished Geopandas choropleth

100 เอ็กซ์พี

Choropleths with folium

50 เอ็กซ์พี

Folium choropleth

100 เอ็กซ์พี

Folium choropleth with markers and popups

100 เอ็กซ์พี

Closing thoughts

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Visualizing Geospatial Data in Python

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในแทร็กต่อไปนี้

Data Visualization in Python

instructors

Mary van Valkenburg

Data Science Program Manager at Nashville Software School

collaborators

Greg Wilson

Adrián Soto

Courses resources

Building permits issued in Nashville in 2017datasets

Council district GIS datadatasets

Nashville neighborhoods GIS datadatasets

Public artworks in Nashvilledatasets

School district GIS datadatasets

Schools in Nashvilledatasets

Service districtdatasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Visualizing Geospatial Data in Python วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา