Python地图可视化利器folium学习实践

可视化在数据分析领域里面占据着很重要的角色，最近有一个需求就是需要做一些地图可视化的相关工作，但是苦于我没有一点地图、GIS和前端的经验，这里就卡住了。今天无意间发现了一个可视化神器基本上已经满足了我的需求了，这里先简单地来一波实践，拿的都是官方给出来的例子，主要是为了学习。

具体实践内容如下：

#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8
from __future__ import division'''
__Author__:沂水寒城
功能： folium绘图模块学习实践
'''import os
import json
import folium
import pandas as pd
from folium import pluginsurl = 'https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/master/examples/data'
try:state_geo = 'https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/master/examples/data/us-states.json'state_unemployment = 'https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/master/examples/data/US_Unemployment_Oct2012.csv'
except:state_geo='us-states.json'state_unemployment='US_Unemployment_Oct2012.csv'
state_data = pd.read_csv(state_unemployment)
m = folium.Map(location=[48, -102],zoom_start=3,tiles='Stamen Toner')
folium.Choropleth(state_geo,data=state_data,columns=['State', 'Unemployment'],key_on='feature.id',fill_color='YlGn',fill_opacity=0.7,line_opacity=0.2,legend_name='Unemployment Rate (%)').add_to(m)
popup = 'Must be on top of the choropleth'
folium.CircleMarker(location=[48, -102],radius=10,fill=True,popup=popup,weight=1,).add_to(m)
m.save(os.path.join('results', 'CheckZorder.html'))

有没有被它的简洁性震撼到呢，短短几行代码就实现了地图数据可视化的功能，打开生成的html文件，截图如下：

主要区域部分截图如下：

接下来要根据样例数据来分析改造了，记录一下！

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