Python: Итерация по полигону в фрейме данных из шейп-файла в цветную картографическую карту

#python #dataframe #matplotlib #geopandas #cartopy

#python #фрейм данных #matplotlib #геопанды #картография

Вопрос:

Я раскрашиваю страны на картографической карте в соответствии с определенными значениями. Я использую геопанды и шейп-файл из:https://www.naturalearthdata.com

При итерации по фрейму данных df для получения геометрии определенных стран я столкнулся с проблемой. Я могу получить геометрию стран с многополигональной геометрией, но я не могу сделать это со странами с полигональной геометрией, например, Бельгией или Австрией.

Вот мой код:

 #imports
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import cartopy
from cartopy.io import shapereader
import cartopy.crs as ccrs
import geopandas
import numpy as np

# get natural earth data (http://www.naturalearthdata.com/)
# get country borders
resolution = '10m'
category = 'cultural'
name = 'admin_0_countries'
shpfilename = shapereader.natural_earth(resolution, category, name)

# read the shapefile using geopandas
df = geopandas.read_file(shpfilename)


# Set up the canvas
fig = plt.figure(figsize=(20, 20))
central_lon, central_lat = 0, 45
extent = [-10, 28, 35, 65]
ax = plt.axes(projection=cartopy.crs.Orthographic(central_lon, central_lat))
ax.set_extent(extent)
ax.gridlines()

# Add natural earth features and borders
ax.add_feature(cartopy.feature.BORDERS, linestyle='-', alpha=0.8)
ax.add_feature(cartopy.feature.OCEAN, facecolor=("lightblue"))
ax.add_feature(cartopy.feature.LAND, facecolor=("lightgreen"), alpha=0.35)
ax.coastlines(resolution='10m')

# Countries and value
countries = ['Sweden', 'Netherlands', 'Ireland', 'Denmark', 'Germany', 'Greece', 'France', 'Spain', 'Portugal', 'Italy', 'United Kingdom', 'Austria']
value = [47.44, 32.75, 27.53, 23.21, 20.08, 18.08, 17.23, 13.59, 12.13, 5.66, 22.43, 7]

# Normalise values
value_norm = (value-np.nanmin(value))/(np.nanmax(value) - np.nanmin(value))

# Colourmap
cmap = matplotlib.cm.get_cmap('YlOrBr')


for country, value_norm in zip(countries, value_norm):
    # read the borders of the country in this loop
    poly = df.loc[df['ADMIN'] == country]['geometry'].values[0]
    # get the color for this country
    rgba = cmap(value_norm)
    # plot the country on a map
    ax.add_geometries(poly, crs=ccrs.PlateCarree(), facecolor=rgba, edgecolor='none', zorder=1)

# Add a scatter plot of the original data so the colorbar has the correct numbers
dummy_scat = ax.scatter(value, value, c=value, cmap=cmap, zorder=0)
fig.colorbar(mappable=dummy_scat, label='Percentage of Do and Dont`s [%]', orientation='horizontal', shrink=0.8)

plt.show()
fig.savefig("Länderübersicht.jpg")
  

Как я могу выполнить итерацию или, скорее, раскрасить эти страны или мне нужно получить другой шейп-файл?
Спасибо!

Ответ №1:

Команда ax.add_geometries() запрашивает список геометрий, так что одна геометрия вызовет ошибку. Чтобы исправить свой код, вы можете заменить строку:

 ax.add_geometries(poly, crs=ccrs.PlateCarree(), facecolor=rgba, edgecolor='none', zorder=1)
  

с помощью этих строк кода:

 # plot the country on a map
if poly.geom_type=='MultiPolygon':
    # `poly` is a list of geometries
    ax.add_geometries(poly, crs=ccrs.PlateCarree(), facecolor=rgba, edgecolor='none', zorder=1)
elif poly.geom_type=='Polygon': 
    # `poly` is a geometry
    # Austria, Belgium
    # Plot it `green` for checking purposes
    ax.add_geometries([poly], crs=ccrs.PlateCarree(), facecolor="green", edgecolor='none', zorder=1)
else:
    pass  #do not plot the geometry
  

Обратите внимание, что если poly.geom_type это ‘Polygon’, я просто использую [poly] вместо poly .

Ответ №2:

Черпая вдохновение из кода ошибки TypeError: 'Polygon' object is not iterable , я начал с предположения, что нам нужен какой-то итерируемый тип, такой как список полигонов. Опираясь на этот ответ, я обнаружил, что функция shapely.geometry.MultiPolygon выполняет свою работу. Вы просто передаете ему список полигонов. Добавьте немного логики, чтобы выполнять это действие только при обнаружении Polygon , а не MultiPolygon a, и мы имеем:

 poly = df.loc[df['ADMIN'] == country]['geometry'].values[0]
if type(poly) == shapely.geometry.polygon.Polygon:
    simple_poly = df.loc[df['ADMIN'] == country]['geometry'].values[0]
    list_polys = [poly, poly]
    poly = shapely.geometry.MultiPolygon(list_polygons)
  

Это довольно сложное решение, которое будет печатать полигон дважды, поэтому имейте в виду, если позже вы решите сделать его прозрачным или что-то в этом роде. Альтернативно, вместо [poly, poly] вы могли бы использовать [poly, some_other_poly_outside_map_area] .

Австрия окрашена