Python Folium - 合并美国等值区域地图中的州

Question

我想为美国创建一个自定义的等值线地图，其中我不想单独显示各州，而是想将一些州组合在一起，例如路易斯安那州、密西西比州、阿拉巴马州和阿肯色州。

下面是一些示例代码，其中的数据来自 Folium github page。我尝试向

state_data

添加一个名为“region”的列，该列设置为除上面指出的之外的所有其他状态的唯一值，并将

columns

中的

folium.Choroplet

参数更改为

region

但这不起作用任何一个。可以使用除

folium

之外的其他软件包（

plotly

等）。

示例代码：

import folium
import pandas as pd

sample_map = folium.Map(location=[40, -95], zoom_start=4)

url = (
    "https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/main/examples/data"
)
state_geo = f"{url}/us-states.json"
state_unemployment = f"{url}/US_Unemployment_Oct2012.csv"
state_data = pd.read_csv(state_unemployment)

folium.Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    name="choropleth",
    data=state_data,
    columns=["Region", "Unemployment"],
    key_on="feature.id",
    fill_color="YlGn",
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=.1,
    legend_name="Unemployment Rate (%)",
).add_to(sample_map)

folium.LayerControl().add_to(sample_map)
sample_map.save('test.html')

Answer 1

您正在使用通过 JSON 数据描述美国各州的 JSON。您可以修改此 JSON，将所有所需的州合并到“中南部”区域，同时保留您已编写的代码。通过将所有四个州表示为一个州，并结合它们的失业率，您可以使用 Folium 并获得所需的结果。

这很难手动完成，所以我建议使用像QGIS这样的复杂工具。您可以将 JSON 导入到 QGIS，选择所需的状态，然后单击“合并所选功能”，如下所示：

合并所有状态会产生以下结果：

太好了，这就是我们想要的——新的四态。之后，您可以将其导出为 geojson 文件并将其用于美国的地理数据。

您可以调整此代码以使用新的 geojson 数据。我已将此 JSON 连接到我的 Github，以便于下载和参考，因为我无法在此处发布大量 JSON，并且已在我的代码中引用了 Github 文件。除了合并 JSON 的地理数据之外，您还需要合并给定州的失业率。我在代码中使用了新的 geojson 和组合费率：

import folium
import pandas as pd

southcentral_geo = 'https://raw.githubusercontent.com/samwilliamsprojects/southCentralRegion/main/southcentraljson.geojson' #location of adjusted geojson data
url = "https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/main/examples/data"
state_unemployment = f"{url}/US_Unemployment_Oct2012.csv"
state_data = pd.read_csv(state_unemployment)
# set the cumulative 4 states to the same avg unemployment
states = ["AR", "AL", "LA", "MS"]
total = 0
for state in states:
    total += float(state_data.loc[state_data['State'] == state]['Unemployment'])
avg = total / float(len(states))
state_data.loc[state_data['State'] == "AL", 'Unemployment'] = avg

sample_map = folium.Map(location=[35, -85], zoom_start=5)

folium.Choropleth(
    geo_data=southcentral_geo,  # new geojson data
    name="choropleth",
    data=state_data,
    columns=["State", "Unemployment"],
    key_on="feature.properties.id",
    fill_color="YlGn",
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.1,
    legend_name="Unemployment Rate (%)",
).add_to(sample_map)

folium.LayerControl().add_to(sample_map)
sample_map.save('1states_combined_unemployment.html')

使用新的 GeoJSON 数据，您可以查看所有州的合并情况，以及合并的失业率：

请注意，放大仍会显示州名称，但不会有硬定义的边界，并且失业率代表所有指定州的平均值，因此它们都具有相同的值。另外，在我提供的 GeoJSON 中，我将所有州合并为一个名为“阿拉巴马州”的州 - 我意识到这可能会令人困惑，您可能希望将其修改为“中南部地区”之类的内容。