绘制英国区，邮政编码区和地区

Question

我想知道我们是否可以按照英国地区，邮政编码区和地区地图进行类似的分类。

如果你能展示一个英国choropleths的例子，那将是很棒的。

地理形状文件可以从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

下载这是我做的。

首先，收集您的数据。我用www.nomisweb.co.uk收集的主要地区就业率：

• 东北（英格兰）
• 伦敦（英格兰）
• 约克郡和亨伯
• 东米德兰兹（英格兰）
• 西米德兰兹郡（英格兰）
• 英格兰东部
• 伦敦东南（英格兰）
• 西南（英格兰）
• 威尔士苏格兰
• 北爱尔兰

我保存这个数据集作为UKEmploymentData.csv。请注意，您必须更改区域名称以匹配地理数据ID。

然后我遵循您使用ONS地理位置的NUTS数据发布的内容。

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