基于python分享一款地理数据可视化神器keplergl

1. 简介
   Kepler.gl是由Uber公司开发的一种地图数据可视化工具，它可以将大量的空间数据可视化。该工具主要是使用了React和Mapbox GL来构建的，支持CSV、JSON、GeoJSON等类型的数据源。在数据可视化方面，Kepler.gl能够绘制点、线、面、网格等多种图形，并可以通过图层组合的方式展示空间数据的多个方面。

2. 安装keplergl
   要安装Kepler.gl，需要使用以下命令安装Python包：

pip install keplergl

在安装完成后，可以使用以下命令启动Kepler.gl：

keplergl

1. 示例1: 绘制点图和区域图

接下来的示例将使用CSV文件绘制点图和区域图，文件中包含了该文件的经度、纬度和数值。

首先，需要导入需要使用到的库：

import pandas as pd
import keplergl

然后，使用以下代码加载CSV文件：

df = pd.read_csv('data.csv')

在将数据加载到DataFrame之后，可以使用以下代码创建Kepler.gl地图：

map = keplergl.KeplerGl(height=500)

接下来，可以使用以下代码添加点图层：

map.add_data(data=df, name='data')
map.add_point_layer(data=df, lat='lat', lon='lon', color='value', name='value')

在以上代码中，data参数是一个DataFrame，lat参数是纬度列的名称，lon参数是经度列的名称，color参数是数值列的名称。使用name参数设置图层的名称。

最后，可以使用以下代码添加区域图层：

map.add_data(data=df_geojson, name='geodata')
map.add_polygon_layer(data=df_geojson, color='rgba(0, 255, 0, 0.6)', name='geovalue')

在以上代码中，data参数是一个GeoJSON文件，color参数是区域颜色，使用name参数设置图层的名称。

1. 示例2: 绘制网络图和聚类图

本示例使用了JSON文件来创建Kepler.gl地图，并绘制了网格图和聚类图。

要开始这个示例，首先将需要使用到的库导入：

import json
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import keplergl

然后，使用以下代码加载JSON数据文件：

with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

将数据加载到DataFrame中：

df = pd.DataFrame.from_records(data['features'])

接下来，可以使用以下代码创建Kepler.gl地图：

map = keplergl.KeplerGl(height=600)

添加网格图层：

map.add_data(data=df_copy, name='data')
map.add_grid_layer(cell_size=100, elevation_scale=50, color_range=["#f44336", "#2196f3"], name='grid')

在以上代码中，cell_size参数是网格单元的大小，elevation_scale参数是网格高度的缩放比例，color_range参数是网格颜色范围，使用name参数设置图层的名称。

添加聚类图层：

map.add_data(data=points, name='points')
map.add_hexagon_layer(data=gdf, radius=500, color_range=["#f44336", "#2196f3"], name='cluster')

在以上代码中，radius参数是六边形圆心到边缘的距离，color_range参数是颜色范围，使用name参数设置图层的名称。

1. 总结

使用Kepler.gl绘制地理数据可视化图形是非常容易的，只需使用以上示例中的代码就可以绘制点图、区域图、网格图和聚类图等多种类型的图形。根据需求选择不同的数据源并在代码中调整参数即可创建自己的地理数据可视化图形。