Ковид-19 Визуализация
Визуализация случаев covid на карте мира с использованием боке, геопанд
Процесс установки
Нам нужны эти 2 библиотеки для лучшей визуализации и эффектов, в которых боке очень эффективно по сравнению с сюжетом. руководство по установке bokeh, следуйте по этой ссылке для установки https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/installation.html также в соответствии с вашей средой в соответствии с этим установочным файлом колеса.
сначала загрузите файл всех колес, соответствующий его требованиям:
GDAL: — https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal
фиона: — https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#fiona
rtree: — https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#rtree
Шепли: — https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely
pyproj : — https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyproj
установка вышеуказанных библиотек и зависимостей идет на
pip install geopandas pip install bokeh
Теперь нам нужно скачать шейп-файл для карты мира. файла формы достаточно для построения графика, если он не работает, вы можете загрузить все файлы, связанные с World_map, и построить его.
https://github.com/bparikh99/COVID_19_Визуализация
Раздел кода
Сначала соберите примеры стран, поэтому мы будем использовать www.worldmeters.info для получения данных.
если вы видите DataFrame данных, вы получаете много информации о столбцах, в которой она состоит из информации о названии страны, информации о местоположении страны на основе широты и долготы, которая является формой ploygon
Также я включил файл формы, и вывод этого файла будет таким
Некоторые данные не будут совпадать с data1 и dataFrame, поэтому в соответствии с графиком боке мы должны объединить эти 2 DataFrame, но перед этим мы найдем некоторые данные, которые не совпадают, и в соответствии с этим мы заменим название некоторых стран.
После этого мы можем объединить эти 2 кадра
Мы должны изменить данные1, содержащие имя столбца с информацией о стране, на столбец с названием страны данных, который имеет вид ИМЯ
В соответствии с требованием боке данные должны быть в виде файла json, и теперь, наконец, созданный кадр данных можно сбросить в формат json.
в соответствии с кодом первые данные находятся в источнике как GeoJSONDataSource, и мы взяли цветовую палитру для определения цвета, в котором цвет инвертируется для целей визуализации. color_mapper, в котором набор аргументов низкий, означает минимальное количество случаев, и он переходит к максимальному количеству случаев, чтобы показать карту цветов помимо графика.
Всплывающие подсказки работают при наведении курсора на график, он показывает номер дела по названию штата.
Финальная прорисовка!!
Упражнения!
Мы можем добавить пользовательские галочки, которые я прокомментировал в программе, и вы увидите лучший результат, потому что большинство стран имеют неправильный цвет кожи.
Также отсутствуют данные, которые можно заполнить, применив к ним цвет.
Ховер там вы можете увидеть после визуализации
Найдите мой репозиторий: https://github.com/bparikh99/COVID_19_Visualization
