旧金山犯罪数据的可视化项目

参考了高楠同学的帖子，纯粹用来学习的哈。链接如下：https://www.zhihu.com/question/33783546/answer/775946401
在这里，主要通过folium，实现数据的可视化。这是一个小众库，不过应用起来有些函数，还是得读懂。不得不佩服Python的优势。可视化还有一个很重要的库，即pyecharts,今后将学会运用，其Github上的链接如下：
https://github.com/pyecharts/pyecharts/

这里对这个流程做一下梳理，也是一个复习的过程。
导入库，看下版本，导入是否正常：

import pandas as pd
import numpy as np
import folium
folium.__version__
#创建世界地图
world_map=folium.Map()
world_map

通过经纬度实现地图的载入，此处显示一下深圳地图：

#确定地理位置，以经纬度进行定位。本站所位于旧金山，故以旧金山为准。
latitude=37.77
longitude=-122.42
#显示该位置,zoom_start参数用于缩放大小的控制，tiles用于控制风格,有OpenStreetMap,Stamen Terrain,Stamen Toner等
San_map=folium.Map(location=[latitude,longitude],zoom_start=12)
San_map
#测试一下深圳地图看一下效果
SZ_Latitude=22.54
SZ_Longitude=114.0654
#SZ_loc=[SZ_Latitude,SZ_Longitude]
SZ_Map=folium.Map(location=[SZ_Latitude,SZ_Longitude],zoom_start=12)
SZ_Map

结果显示如下：

#读取数据
San_data=pd.read_excel('D:/Police_ncidents2016.xlsx')
San_data.head(1)

下面对各种范围进行一下分类统计：

S1=San_data['Category'].value_counts()
S2=San_data['DayOfWeek'].value_counts()
S3=San_data['PdDistrict'].value_counts()
print(S1)
print(S2)
print(S3)

显示如下：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
L=list(San_data["DayOfWeek"])
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.hist(L,bins=16,color="red")
plt.xlabel("Day",fontsize=18)
plt.ylabel("Times of Crime",fontsize=18)
plt.title("Dis",fontsize=24)

了解到相应的属性数据后，我们通过调用folium的函数进行可视化调置，如下：

#现在可以对前211条数据进行显示了
limit=211
San_data=San_data.iloc[0:limit,:]#利用iloc可对前211项数据进行取值，San_data已更新#事故区域，DataFrame型
incidents=folium.map.FeatureGroup() #将211个事件放进在该区域数组给予显示
for lat,lng, in zip(San_data.Y,San_data.X):incidents.add_child(folium.CircleMarker([lat,lng],radius=10,color='yellow',fill=True,fill_color='red',fill_opacity=0.4))#将事故显示在地图上
San_map.add_child(incidents)

库里对应着地图的函数。整体思路：创建一个事件集群MarkerCluster(),通过add_to(map)将其标记到地图上，然后通过for循坏将每一个单体事件对象Marker放到Cluster中。

#统计一下相关的信息，用pluggins实现
from folium import plugins
map=folium.Map(location=[latitude,longitude],zoom_start=12)incidents=plugins.MarkerCluster().add_to(map)  #为数据的事件标记集群对象
type(incidents)#将数据入入上面的集群对象
for lat,lng,label, in zip(San_data.Y,San_data.X,San_data.Category):folium.Marker(location=[lat,lng],icon=None,popup=label,).add_to(incidents)map

伸缩图像会按地图的相应区域大小聚类，自动调节，由Category实现。

对数据进行统计：

showdata=pd.DataFrame(San_data['PdDistrict'].value_counts())
showdata.reset_index(inplace=True)
showdata.rename(columns={'index':'Neighborhood','PdDistrict':'count'},inplace=True)
showdata

利用网上的边界数据对可视化进行编辑，如下：

#从网上找来的数据，对San市的边界进行可视化。
import json
import requests
url = 'https://cocl.us/sanfran_geojson' #通过URL的方式读取边界文件的尝试
san_geo = f'{url}'
g_map=folium.Map(location=[37.77,-122.4],zoom_start=12) #边界文件作为GeoJson的第一个参数传入，GeoJson还有style_function参数。通过匿名函数给出。folium.GeoJson(san_geo,style_function=lambda feature:{'fillColor':'#ffff00','color':'black','weight':2,'dashArray':'5,5'}).add_to(g_map)

上述代码可完成区域分界。

我们希望通过颜色的深浅对犯罪程度做一下直观的显示，这种操作在EXCEL也是常有的（渐变），注意一下颜色参数，其他可以通过查看源代码仔细研究：

#用颜色深浅定义多少,程度，类似于excel
m_color=folium.Map(location=[37.77,-122.74],zoom_start=10)
folium.Choropleth(geo_data=san_geo,data=showdata,columns=['Neighborhood','count'],key_on='feature.properties.DISTRICT',fill_color='YlOrRd',     #注意这里的参数,小写的L与数字0fill_opacity=0.7,line_opacity=0.2,highlight=True,legend_name='Crime Counts in San Fran').add_to(m_color)
m_color

下面就是结果了，犯罪的区域一目了然，是不是很赞？代码也相对简单，可移植。保留着，以后如果有牵涉到经纬度的数据，灵活运用即可。

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