Plotten UK Bezirke, PLZ Gebiete und Regionen

Question

Ich frage mich, ob wir ähnliche Choropleth wie unten mit UK District, PLZ-Bereich und Region Karte tun können.

Es wäre toll, wenn Sie ein Beispiel für UK-Choropleten zeigen könnten.

Geographic Shape-Dateien können von http://martinjc.github.io/UK-GeoJSON/

state_geo = os.path.join('data', 'us-states.json') 
state_unemployment = os.path.join('data', 'US_Unemployment_Oct2012.csv') 
state_data = pd.read_csv(state_unemployment) 

j1 = pd.read_json(state_geo) 

from branca.utilities import split_six 
threshold_scale = split_six(state_data['Unemployment']) 

m = folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3) 

m.choropleth(
    geo_path=state_geo, 
    geo_str='choropleth', 
    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 (%)' 
) 

m 

m.save('choropleth.html') 

Answer 1

heruntergeladen werden Dies ist, was ich tat.

Sammeln Sie zuerst Ihre Daten. Ich benutzte www.nomisweb.co.uk Beschäftigungsquoten für die wichtigsten Regionen zu sammeln:

• North East (England)
• North West (England)
• Yorkshire und Humber
• East Midlands (England)
• West Midlands (England)
• East of England
• London South East (England)
• South West (England)
• Wales Schottland
• Nordirland

gespeichert ich diesen Datensatz als UKEmploymentData.csv. Beachten Sie, dass Sie die Regionsnamen ändern müssen, damit sie mit den Geodaten-IDs übereinstimmen.

Dann folgte ich was Sie gepostet mit den NUTS-Daten aus dem Geoportal ONS.

import pandas as pd 
import os 
import json 

# read in population data 
df = pd.read_csv('UKEmploymentData.csv') 

import folium 
from branca.utilities import split_six 
state_geo = 'http://geoportal1-ons.opendata.arcgis.com/datasets/01fd6b2d7600446d8af768005992f76a_4.geojson' 

m = folium.Map(location=[55, 4], zoom_start=5) 
m.choropleth(
    geo_data=state_geo, 
    data=df, 
    columns=['region', 'Total in employment - aged 16 and over'], 
    key_on='feature.properties.nuts118nm', 
    fill_color='YlGn', 
    fill_opacity=0.7, 
    line_opacity=0.2, 
    legend_name='Employment Rate (%)', 
    highlight=True 
) 

m