แก้ไขแล้ว: แสดงข้อมูลภูมิศาสตร์เป็นภาพ

การแสดงภาพ Geodata เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้เราเข้าใจรูปแบบที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลทางภูมิศาสตร์และข้อมูลอื่น ๆ ช่วยในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและนำเสนอข้อมูลด้วยวิธีที่เข้าถึงได้และมีส่วนร่วมมากขึ้น ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกว่าการสร้างภาพข้อมูลภูมิศาสตร์สามารถทำได้โดยใช้ Python ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายที่สุดที่มีอยู่ในปัจจุบัน เราจะสำรวจไลบรารี ฟังก์ชัน และเทคนิคต่างๆ ที่ใช้ในการแก้ไขปัญหาทั่วไปในด้านนี้ เพื่อให้มั่นใจว่าคุณมีรากฐานที่มั่นคงในการต่อยอด

ขอแนะนำการสร้างภาพ Geodata ใน Python

Python มีไลบรารี่มากมายที่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการแสดงข้อมูลเชิงภูมิศาสตร์ บางส่วนที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ จีโอแพนด้า, โฟเลี่ยมและ พล็อต. ห้องสมุดแต่ละแห่งมีจุดประสงค์เฉพาะตัว โดยมีฟังก์ชันที่สามารถใช้ในการสร้างแผนที่ แผนภูมิ และแปลงข้อมูลเชิงภูมิศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพและโต้ตอบได้ ในฐานะนักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้าน Python จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจไลบรารีเหล่านี้ คุณสมบัติ และข้อจำกัดของไลบรารีเหล่านี้ เพื่อสร้างการแสดงภาพข้อมูลภูมิศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรกับผู้ใช้

• จีโอแพนด้า เป็นห้องสมุดที่สร้างขึ้นบน Pandas ซึ่งได้รับการออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ สามารถอ่านและเขียนรูปแบบข้อมูลต่างๆ ดำเนินการเชิงพื้นที่ และผสานรวมกับไลบรารี Python อื่นๆ เช่น Matplotlib สำหรับการแสดงภาพข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
• โฟเลี่ยม เป็นไลบรารีที่สร้างแผนที่แบบโต้ตอบโดยใช้ไลบรารี Leaflet JavaScript เหมาะสำหรับแผนที่ choropleth แบบโต้ตอบและแผนที่ความร้อน มันมีอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายสำหรับการสร้างแผนที่ที่มีเลเยอร์ต่างๆ (เครื่องหมาย ป๊อปอัป ฯลฯ) ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญที่ต้องการสร้างแผนที่ที่ซับซ้อน
• พล็อต เป็นไลบรารีที่ทรงพลังและอเนกประสงค์สำหรับการสร้างกราฟ แผนภูมิ และแผนที่แบบโต้ตอบและพร้อมสำหรับสิ่งพิมพ์ Plotly Express เป็นอินเทอร์เฟซระดับสูงสำหรับการสร้างการแสดงภาพข้อมูลเหล่านี้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ API `graph_objects` ที่เกี่ยวข้องมากกว่าทำให้สามารถปรับแต่งทุกรายละเอียดของการแสดงภาพได้

วิธีแก้ไขปัญหา: การแสดงภาพ Geodata โดยใช้ Python

ลองพิจารณาสถานการณ์ทั่วไปที่เราต้องการแสดงภาพการกระจายตัวของความหนาแน่นของประชากรในประเทศต่างๆ เราจะใช้ชุดข้อมูลที่มีขอบเขตทางภูมิศาสตร์ในรูปแบบ GeoJSON และความหนาแน่นของประชากรในรูปแบบ CSV ขั้นแรก เราต้องอ่าน ประมวลผล และรวมข้อมูลนี้ จากนั้น เราจะสร้างแผนที่ choropleth เพื่อให้เห็นภาพความหนาแน่นด้วยระดับสีที่เหมาะสม

1. อ่านและประมวลผลข้อมูล

เราจะเริ่มต้นด้วยการอ่านข้อมูลโดยใช้ GeoPandas สำหรับข้อมูลทางภูมิศาสตร์และ Pandas สำหรับความหนาแน่นของประชากร จากนั้น เราจะรวม dataframe ทั้งสองนี้เข้าด้วยกันโดยใช้คีย์ทั่วไป (เช่น รหัสประเทศ)

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# Read the GeoJSON file
world_map = gpd.read_file("world_map.geojson")

# Read the CSV file with population densities
density_data = pd.read_csv("population_density.csv")

# Merge the dataframes based on the common key (country code)
merged_data = world_map.merge(density_data, on="country_code")

2. สร้างแผนที่ Choropleth

การใช้ GeoPandas และ Matplotlib เราสามารถสร้างแผนที่ choropleth เพื่อแสดงความหนาแน่นของประชากรด้วยระดับสี

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a choropleth map using population density data
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6))
merged_data.plot(column="population_density", cmap="Blues", linewidth=0.8, ax=ax)
plt.show()

คำอธิบายทีละขั้นตอนของรหัส Python

ตอนนี้เรามีวิธีแก้ปัญหาแล้ว มาดูโค้ดทีละขั้นตอนเพื่อทำความเข้าใจแต่ละส่วนกัน เราเริ่มต้นด้วยการนำเข้าไลบรารีที่จำเป็น:

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

ต่อไป เราจะอ่านไฟล์ GeoJSON โดยใช้ GeoPandas และไฟล์ CSV โดยใช้ Pandas

world_map = gpd.read_file("world_map.geojson")
density_data = pd.read_csv("population_density.csv")

หลังจากนั้น เราจะรวม dataframes ด้วยคีย์ทั่วไป ในกรณีนี้คือรหัสประเทศ

merged_data = world_map.merge(density_data, on="country_code")

สุดท้าย เราสร้างแผนที่ choropleth โดยใช้ GeoPandas และ Matplotlib โดยระบุคอลัมน์ที่ต้องการแสดงภาพ (ความหนาแน่นของประชากร) และแผนที่สี (สีน้ำเงิน)

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6))
merged_data.plot(column="population_density", cmap="Blues", linewidth=0.8, ax=ax)
plt.show()

นี่เป็นการสรุปการสำรวจการแสดงภาพข้อมูลภูมิศาสตร์ใน Python เราได้พูดคุยถึงห้องสมุดต่างๆ เช่น จีโอแพนด้า, โฟเลี่ยมและ พล็อตและฟังก์ชันการทำงานในการสร้างการแสดงภาพข้อมูลภูมิศาสตร์เชิงโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพ ด้วยความรู้นี้ ตอนนี้คุณควรมีความพร้อมมากขึ้นในการจัดการกับงานการแสดงภาพข้อมูลภูมิศาสตร์ที่ซับซ้อน และพัฒนาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น