Folium. Как сделать несколько choropleth карт в одной и зачем нужна dualMap?

Привет, Хабр!

Меня зовут Екатерина Кононова, я Data Scientist и участник профессионального сообщества NTA.  Часто возникает проблема визуализации данных за несколько периодов времени. Те, кто уже пытался создавать карты знают, что эту проблему можно решить с помощью разных слоёв на карте. Если заглянуть в код, то можно увидеть, что именно строка folium.LayerControl(). add_to(m) позволяет добавить на карту возможность переключения между слоями, но об этом чуть позже.

Предположу, что есть некоторые данные о количестве плохих и хороших отзывов для каждой из точек сети ресторанов ХХХ. Нужно понять, какие оценки получают рестораны сети от гостей, посетивших эти заведения.

Сделаю карту, на которой нарисую несколько точек и раскрашу по цветам, в зависимости от оценки, где зелёный цвет – отлично, жёлтый – хорошо, все остальные красным цветом.

В таблице обязательно должны присутствовать данные о ресторанах: координаты, оценка, идентификатор. Дополнительную информацию, такую как адрес, директор и другую информацию можно вынести в подсказки (tooltip или popup, подробнее о них можно почитать в других публикациях). Подгружу данные.

data_01=pd.read_excel('test.xlsx')

Создам карту и нанесу на неё точки:

map = folium.Map(location=[55.000,57.000], zoom_start = 4, tiles = ‘CartoDB position’)
lat  = data[‘LAT’]
lon = data[‘LON’]
name = data[‘name’]
mes = data[‘mes’]
for lat, lon, name, mes in zip(lat, lon, name, mes):
	marker = folium.CircleMarker( location = [lat, lon], 
				tooltip = (‘Доля положительных отзывов:’+ mes+’.’+name) 
				fill_opacity = 0.6, 
				radius = 7,
				fill_color = color_change(mes),
				color = ‘mes’).add_to(layer)

Получаю карту, на которой можно видеть точки, окрашенные в определенный цвет:

Choropleth. Несколько карт в одной.

Данная карта уже отражает нужную информацию, но её можно сделать более читабельной с помощью создания карты Chrolopleth, тогда можно будет понимать ситуацию не только по конкретным точкам, но и по региону в целом.

Существует несколько способов создания таких карт: функции Chrolopleth и GeoJson.

Создам карту и подгружу данные о границах некоторых регионов России:

map = folium.Map(location=[55.000,57.000], zoom_start = 4, tiles = ‘CartoDB position’)
url = “formap.geojson”
df = geopandas.read_file(url)

Создать choropleth можно двумя способами:

1 способ

Choropleth = folium.Choropleth(
		data = regions_color,
		columns=[“cartodb_id”, “mes”],
		key_on=’feature.properties.cartodb_id’,
		fill_opacity=0.9,
		line_opacity=0.7,
		geo_data=regions,		
		fill_color = ‘YlGn’,
		name = ‘Choropleth2’).add_to(m)	

Где regions – это датасет с границами регионов, regions_color - датасет с данными по отзывам.

Обязательно должен быть уникальный идентификатор региона в обоих файлах.

2 способ

itog = folium.GeoJson(
		full_merge,
		style_function=lambda x: {
			“fillColor”: colormap(x[‘properties’][“compl”])
			if  x[‘properties’][“compl”] is not None
			else “transparent”,
			“color”: “black”,		
			“fillOpacity”: 0.7},
		tooltip=tooltip,
		name=”ИТОГ”).add_to(map)

Full_merge файл, где по идентификатору региона объединены два моих файла с данными.

Попробую построить карты на основе данных за 2022 год.

По такой карте можно понять, в каком регионе гости не удовлетворены обслуживанием, а значит стоит обратить особое внимание.

Есть небольшой минус в первом случае - невозможно самостоятельно выбрать 3 цвета и необходимо использовать системные настройки цветов.

Во втором случае создаю палитру цветов. Вот таким образом:

Colormap = branca.colormap.LinerColormap(
	Vmin=4.00,
	Vmax=5.00,
	caption = “Выполнение плана”,
	colors = [“red”, “yellow”, “green”])

Задам максимальное и минимальное значение самостоятельно. То есть всё, что равно максимальному значению и больше, окрашивается в зелёный, значения попадающие в промежуток – жёлтым и все остальные – красным. Удобство такого способа состоит в том, что можно самостоятельно делать настройки цвета. Выбирать при каких обстоятельствах появляется тот или иной цвет, а также назначить даже розовый или чёрный, если нужно как-то по-особенному выделить.

Можно заметить, что карты похожи, однако, минус функции choropleth не только в ограничениях по палитре цветов, но и в том, что при попытке создания нескольких слоёв появляется несколько подсказок сверху, что значительно ухудшает внешний вид, ведь достаточно одной.

Воспользовавшись функцией GeoJson, сделаю несколько слоёв раскрасив регионы России и получу результат:

Справа есть панель, с помощью которой буду переключать слои, выбирая нужный год. Каждый год – это отдельная choropleth карта, но в данном случае, я объединила их в одну