【数据处理】 python 基于Folium地理信息可视化

数据

  在某些建模比赛中，经常碰见一些地理信息的数据，它们大多都是车辆在驾驶过程中随时间产生的经纬度序列，并伴随着车辆的各种参数。由于GPS信号并不是一直都很好（如过隧道或偏远地区），无论建模的问题是安全驾驶、驾驶工况或频繁路径挖掘等，都绕不过数据预处理，而地理信息可视化可以较为直观地帮助发现问题和评估效果。
  本篇为可视化第二篇，关于所用的数据集见姊妹篇 python 基于Basemap地理信息可视化。

可视化方法——Folium

  使用Folium较之Basemap十分精简，关于Folium的介绍，可以看这里，下面直接贴代码。

# -*- coding: utf-8 -*-


import pandas as pd
import folium


m = folium.Map([28.68,115.89], zoom_start=8)  #中心区域的确定
posi = pd.read_csv('driving_data.csv',header = 0)
num = len(posi) 
lng = posi["lng"].values # 获取经度值
lat = posi["lat"].values # 获取纬度值
location = [[lat[i],lng[i]] for i in range(len(lat))]
route = folium.PolyLine(    #polyline方法为将坐标用线段形式连接起来
    location,    #将坐标点连接起来
    #weight=1000,  #线的粗细
    color='purple',  #线的颜色
    #opacity=0.8    #线的透明度
).add_to(m)    #将这条线添加到刚才的区域m内
m.save("driving_data.html")  #将结果以HTML形式保存

效果

  Folium具有更细节的信息展示，因此，它的加载也十分缓慢，打开保存的HTML文件，请耐心等待，同时可以任意伸缩尺寸以满足不同需求的展示。

  通过Folium的可视化，可以更清晰地看出数据的异常，偏移都偏到鄱阳湖里去了。下面展示局部更细节的可视化结果。

  局部位置最大倍缩放的可视化结果。

  可以看出，Folium使用简单，功能强大，这在建模争分夺秒的时候是非常有帮助的！