海地地震危机数据分析 + 标记中山、成都、重庆、昆山所在
2024-06-22 15:43:42
我们需要分析海地地震求助的数据(GitHub)，并画出求助分布点。
1.检查并清洗数据。
2.画出dummy_frame，为点分布做准备。
3.在地图上显示求助信息。
1.检查并清洗数据。
import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import DataFrame
data = pd.read_csv('data\haiti\Haiti.csv')
data.info()
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#RangeIndex: 3593 entries, 0 to 3592
#Data columns (total 10 columns):
# # Column Non-Null Count Dtype
#--- ------ -------------- -----
# 0 Serial 3593 non-null int64
# 1 INCIDENT TITLE 3593 non-null object
# 2 INCIDENT DATE 3593 non-null object
# 3 LOCATION 3592 non-null object
# 4 DESCRIPTION 3593 non-null object
# 5 CATEGORY 3587 non-null object
# 6 LATITUDE 3593 non-null float64
# 7 LONGITUDE 3593 non-null float64
# 8 APPROVED 3593 non-null object
# 9 VERIFIED 3593 non-null object
#dtypes: float64(2), int64(1), object(7)
#memory usage: 182.5+ KB
# 检查数据
# 检查1
data[['INCIDENT DATE','LATITUDE','LONGITUDE']][:10]
# INCIDENT DATE LATITUDE LONGITUDE
#0 05/07/2010 17:26 18.233333 -72.533333
#1 28/06/2010 23:06 50.226029 5.729886
#2 24/06/2010 16:21 22.278381 114.174287
#3 20/06/2010 21:59 44.407062 8.933989
#4 18/05/2010 16:26 18.571084 -72.334671
#5 26/04/2010 13:14 18.593707 -72.310079
#6 26/04/2010 14:19 18.482800 -73.638800
#7 26/04/2010 14:27 18.415000 -73.195000
#8 15/03/2010 10:58 18.517443 -72.236841
#9 15/03/2010 11:00 18.547790 -72.410010# 检查2
data['CATEGORY'][:6]
#Out[4]:
#0 1. Urgences | Emergency, 3. Public Health,
#1 1. Urgences | Emergency, 2. Urgences logistiqu...
#2 2. Urgences logistiques | Vital Lines, 8. Autr...
#3 1. Urgences | Emergency,
#4 1. Urgences | Emergency,
#5 5e. Communication lines down,
#Name: CATEGORY, dtype: object# 检查3
data.describe()
# Serial LATITUDE LONGITUDE
#count 3593.000000 3593.000000 3593.000000
#mean 2080.277484 18.611495 -72.322680
#std 1171.100360 0.738572 3.650776
#min 4.000000 18.041313 -74.452757
#25% 1074.000000 18.524070 -72.417500
#50% 2163.000000 18.539269 -72.335000
#75% 3088.000000 18.561820 -72.293570
#max 4052.000000 50.226029 114.174287# 移除错误位置信息、移除缺失分类信息
data = data[(data.LATITUDE > 18)&(data.LATITUDE < 20)&(data.LONGITUDE > -75)&(data.LONGITUDE <-70)&(data.CATEGORY.notnull())]
data.describe()
# Serial LATITUDE LONGITUDE
#count 3569.000000 3569.000000 3569.000000
#mean 2081.498459 18.592503 -72.424994
#std 1170.311824 0.273695 0.291018
#min 4.000000 18.041313 -74.452757
#25% 1074.000000 18.524200 -72.417498
#50% 2166.000000 18.539269 -72.335000
#75% 3089.000000 18.561800 -72.293939
#max 4052.000000 19.940630 -71.099489
2.画出dummy_frame，为点分布做准备。
# 将“用,分割的字符串”转化为list
def to_cat_list(catstr):stripped = (x.strip() for x in catstr.split(','))return [x for x in stripped if x]# 将series转化为集合
def get_all_categories(cat_series):cat_sets = (set(to_cat_list(x)) for x in cat_series)return sorted(set.union(*cat_sets))# 删掉“用|分割字符串”的部分内容
def get_english(cat):code , names = cat.split('.')if '|' in names:names = names.split('|')[1]return code,names.strip()
# 提取分类
all_cats = get_all_categories(data.CATEGORY)
english_mapping = dict(get_english(x) for x in all_cats)
# 建立dummy_table表格# 获取编码 这里用在set和list
def get_code(seq):return [x.split('.')[0] for x in seq if x ]all_codes = get_code(all_cats)
code_index = pd.Index(np.unique(all_codes))
dummy_frame = pd.DataFrame(np.zeros((len(data),len(code_index))),index= data.index , columns = code_index,)print(dummy_frame.iloc[:,:])
# 1 1a 1b 1c 1d 2 2a 2b 2c 2d ... 7c 7d 7g \
#0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
#4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
#5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
#6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
#7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0
# 画1:进行第二次取code
for row , cat in zip(data.index,data.CATEGORY):codes = get_code(to_cat_list(cat))dummy_frame.loc[row,codes] = 1data = data.join(dummy_frame.add_prefix('category_'))
data2.iloc[:,:]
3.在地图上显示求助信息。
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as pltdef basic_haiti_map(ax = None,lllat = 17.25,urlat = 20.25,lllon = -75 ,urlon = -71):m = Basemap(ax=ax,projection='stere',lon_0 = (urlon+lllon)/2,lat_0 =(urlat + lllat) /2,llcrnrlat = lllat,urcrnrlat = urlat,llcrnrlon =lllon,urcrnrlon = urlon,resolution='f')m.drawcoastlines()m.drawstates()m.drawcountries()return m
fig,axes = plt.subplots(nrows =2,ncols=2,figsize =(12,10))
fig.subplots_adjust(hspace=0.05,wspace=0.05)to_plot = ['2a','1','3c','7a']lllat =17.25;urlat=20.25;lllon=-75;urlon=-71for code,ax in zip(to_plot ,axes.flat):m = basic_haiti_map(ax,lllat=lllat,urlat=urlat,lllon=lllon,urlon=urlon)cat_data = data[data['category_%s' %code] == 1]x,y = m(cat_data.LONGITUDE.values,cat_data.LATITUDE.values)m.plot(x,y,'k.',alpha = 0.5)ax.set_title('%s:%s' % (code,english_mapping[code]))
PS:画出中国地图，标记中山、成都、重庆、昆山所在
fig,axes = plt.subplots(nrows =1,ncols=1,figsize =(12,10))
fig.subplots_adjust(hspace=0.05,wspace=0.05)
lllat = 2 # left corner latitude
lllon = 72 # left corner longitude
urlat = 55 # right corner latitude
urlon = 135 # right corner longitude
code=['China : ZS,CD,CQ,KS']
LON=[113.38,104.07,106.33,120.98]
LAT=[22.52,30.67,29.35,31.38]m = basic_haiti_map(ax=axes,lllat=lllat,urlat=urlat,lllon=lllon,urlon=urlon)
for i in range(len(LON)):x,y = m(LON[i],LAT[i])m.scatter(x, y, s=100, marker='o',color='#FF5600')
axes.set_title('%s:'%(code))
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