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pasckr 发表于 2016-5-12 18:14:40

手把手|如何用Python绘制JS地图？

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编译：佘彦遥    程序注释：席雄芬   校对：丁雪
原文链接：https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst


Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。


概念


Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示。它不单单可以在地图上展示数据的分布图，还可以使用Vincent/Vega在地图上加以标记。


这个开源库中有许多来自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen的内建地图元件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密钥来定制个性化的地图元件。Folium支持GeoJSON和TopoJSON两种文件格式的叠加，也可以将数据连接到这两种文件格式的叠加层，最后可使用color-brewer配色方案创建分布图。


安装

安装folium包



开始创建地图


创建底图，传入起始坐标到Folium地图中：
importfolium
map_osm= folium.Map(location=) #输入坐标
map_osm.create_map(path='osm.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ibK41ZPl78LeMvqhk9dr26LXia6ywy6AWApt2ne16zHkJqiappeoicLIKeQ/0?wx_fmt=png




Folium默认使用OpenStreetMap元件，但是Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright 和MapboxControl空间元件是内置的：


#输入位置，tiles，缩放比例
stamen =folium.Map(location=, tiles='Stamen Toner',zoom_start=13)
stamen.create_map(path='stamen_toner.html')#保存图片


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ibypcV6IE1ZIJ1I1t6qnJxich1TC6zeiaHmpgC2ico7RfXJfiaXUfsqlALiaA/0?wx_fmt=png




Folium也支持Cloudmade 和 Mapbox的个性化定制地图元件，只需简单地传入API_key ：


custom =folium.Map(location=, tiles='Mapbox',
         API_key='wrobstory.map-12345678')




最后，Folium支持传入任何与Leaflet.js兼容的个性化地图元件：


tileset= r'http://{s}.tiles.yourtiles.com/{z}/{x}/{y}.png'
map =folium.Map(location=, zoom_start=12,
         tiles=tileset, attr='My DataAttribution')


地图标记


Folium支持多种标记类型的绘制，下面从一个简单的Leaflet类型的位置标记弹出文本开始：


map_1 =folium.Map(location=, zoom_start=12,
         tiles='Stamen Terrain')
map_1.simple_marker(, popup='Mt. Hood Meadows')#文字标记
map_1.simple_marker(, popup='Timberline Lodge')
map_1.create_map(path='mthood.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ibFL2mPR5ULJgrRkmN0WINPAs6RpCo4D3pDBALaSLsLicR7x8d6ic4nhoA/0?wx_fmt=png


Folium支持多种颜色和标记图标类型：


map_1 =folium.Map(location=, zoom_start=12,tiles='Stamen Terrain')
map_1.simple_marker(, popup='Mt. Hood Meadows',marker_icon='cloud') #标记图标类型为云
map_1.simple_marker(, popup='Timberline Lodge',marker_color='green') #标记颜色为绿色
map_1.simple_marker(, popup='Some OtherLocation',marker_color='red',marker_icon='info-sign')
#标记颜色为红色，标记图标为“info-sign”)
map_1.create_map(path='iconTest.html')


Folium也支持使用个性化的尺寸和颜色进行圆形标记：


map_2 =folium.Map(location=, tiles='Stamen Toner',
         zoom_start=13)
map_2.simple_marker(location=, popup='The Waterfront')


简单树叶类型标记


map_2.circle_marker(location=, radius=500,
            popup='Laurelhurst Park',line_color='#3186cc',
            fill_color='#3186cc')#圆形标记
map_2.create_map(path='portland.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ibcQ4qe84UWCUXVYhATRJhhvEZGFkRovv86IRazbZ0Fp0OO5QCGAr0LA/0?wx_fmt=png

Folium有一个简便的功能可以使经/纬度悬浮于地图上：



map_3 =folium.Map(location=, tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)
map_3.lat_lng_popover()
map_3.create_map(path='sthelens.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ibM0Q3csKZyp5MHYgJC3ricu74mjolIQdVWeRPGKKicAMrVkRmY9p5E3cA/0?wx_fmt=png



Click-for-marker功能允许标记动态放置：


map_4 =folium.Map(location=, tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)
map_4.simple_marker(location=, popup='Camp Muir')
map_4.click_for_marker(popup='Waypoint')
map_4.create_map(path='mtrainier.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ib5mxtxbQgC71r5VyDc4rAXibUAq1UYWoaffAcBUhMAKzuonleBM881HA/0?wx_fmt=png



Folium也支持来自Leaflet-DVF的Polygon（多边形）标记集：


map_5 =folium.Map(location=, zoom_start=13)
map_5.polygon_marker(location=, popup='Ross Island Bridge',fill_color='#132b5e', num_sides=3,radius=10)#三边形标记
map_5.polygon_marker(location=, popup='Hawthorne Bridge',fill_color='#45647d', num_sides=4,radius=10)#四边形标记
map_5.polygon_marker(location=, popup='Steel Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=6, radius=10)#四边形标记
map_5.polygon_marker(location=, popup='Broadway Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=8,radius=10) #八边形标记
map_5.create_map(path='bridges.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ibibuIWpLgVwacVu99tMp5ic1eTN1OAO3GNSGJ7qR49OUljLqn8KLexp5Q/0?wx_fmt=png



Vincent/Vega标记


Folium能够使用vincent 进行任何类型标记，并悬浮在地图上。


buoy_map= folium.Map(location=, zoom_start=7,
tiles='StamenTerrain')
buoy_map.polygon_marker(location=, fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis1, 'vis1.json'))
buoy_map.polygon_marker(location=, fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis2, 'vis2.json'))
buoy_map.polygon_marker(location=, fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis3, 'vis3.json'))


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5iboc1eWNgR2SGwjY6XutAoJ06BPoeRDJHHCibJ3XPibBGkSUeoD3Nib5CjA/0?wx_fmt=png



GeoJSON/TopoJSON层叠加


GeoJSON 和TopoJSON层都可以导入到地图，不同的层可以在同一张地图上可视化出来：


geo_path= r'data/antarctic_ice_edge.json'
topo_path= r'data/antarctic_ice_shelf_topo.json'
ice_map= folium.Map(location=[-59.1759, -11.6016],tiles='Mapbox Bright', zoom_start=2)
ice_map.geo_json(geo_path=geo_path)#导入geoJson层
ice_map.geo_json(geo_path=topo_path,topojson='objects.antarctic_ice_shelf')#导入Toposon层
ice_map.create_map(path='ice_map.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ib5FzHL5ibK89eWoYvTCFMZwjaiazwKKDCIIp9247883MPpibgoqUDenrDQ/0?wx_fmt=png



分布图


Folium允许PandasDataFrames/Series类型和Geo/TopoJSON类型之间数据转换。Color Brewer 颜色方案也是内建在这个库，可以直接导入快速可视化不同的组合：


importfolium
importpandas as pd
state_geo= r'data/us-states.json'#地理位置文件
state_unemployment= r'data/US_Unemployment_Oct2012.csv'#美国失业率文件
state_data= pd.read_csv(state_unemployment)
#LetFolium determine the scale
map =folium.Map(location=, zoom_start=3)
map.geo_json(geo_path=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(%)')
map.create_map(path='us_states.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ib2ywEIvQlvNJMBCVgyUDdx7EG7ibmr79ibop2Q78FjF7pO2NibO8m34CcQ/0?wx_fmt=png




基于D3阈值尺度，Folium在右上方创建图例，通过分位数创建最佳猜测值，导入设定的阈值很简单：


map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,
   columns=['State', 'Unemployment'],
   threshold_scale=,
   key_on='feature.id',
   fill_color='BuPu',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.5,
   legend_name='Unemployment Rate(%)',
   reset=True)
map.create_map(path='us_states.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ibTemSodQWDbiba4Rwbr39pcTOtocDboF8QUvS83PAgbaIQOAxQ6CP2eQ/0?wx_fmt=png

通过Pandas DataFrame进行数据处理，可以快速可视化不同的数据集。下面的例子中，df DataFrame包含6列不同的经济数据，我们将在下面可视化一部分数据：


2011年就业率分布图


map_1 =folium.Map(location=, zoom_start=3)
map_1.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data1.json', data=df,
      columns=['GEO_ID','Employed_2011'],key_on='feature.id',
      fill_color='YlOrRd',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.3,
      topojson='objects.us_counties_20m')#2011就业率分布图
map_1.create_map(path='map_1.html')


http://www.csdn123.net/mydata/showimg.php?url=http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/wc7YNPm3YxUKibex86C5iaeLER0ribHQB5ibBzpEo3ANMQ6DA2PH6OkRY5aU7qTjI94MDws9kYefBqEicVQO8muExNQ/0?wx_fmt=png



2011年失业率分布图


map_2 =folium.Map(location=, zoom_start=4)
map_2.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data2.json', data=df,
       columns=['GEO_ID','Unemployment_rate_2011'],
       key_on='feature.id',
       threshold_scale=,
       fill_color='YlGnBu', line_opacity=0.3,
       legend_name='Unemployment Rate2011 (%)',
      topojson='objects.us_counties_20m')#2011失业率分布图
map_2.create_map(path='map_2.html')


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2011年中等家庭收入分布图


map_3 =folium.Map(location=, zoom_start=4)
map_3.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data3.json', data=df,
       columns=['GEO_ID','Median_Household_Income_2011'],
       key_on='feature.id',
       fill_color='PuRd',line_opacity=0.3,
       legend_name='Median Household Income2011 ($)',
      topojson='objects.us_counties_20m')#2011中等家庭收入分布图
map_3.create_map(path='map_3.html')


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