python - 如何使用 Python 在 map 上绘制可视化线串？

Question

我有一些来自 Lng 和 lat 的坐标，我将它们组合成一个 Linestring。

线串由 2 个点组成。从一点starting=origin从一点ending = destination .

这是线串列的代码

erg2['Linestring'] = erg2.apply(lambda x: LineString([(x['latitude_origin'], x['longitude_origin']), (x['latitude_destination'], x['longitude_destination'])]), axis = 1)

我正在尽一切努力绘制从起点到终点的线串，但没有任何好的结果..\

你会帮我很多的!\

这是数据框 erg2使用 lng 和 lat 以及组合的 Linestrings ...我怎样才能在 map 上绘制它们。 origin 和 destination 列中的数字是城市的位置 ID..

作为一个经验丰富的程序员，你会怎么画。具有散点或组合线串的两点？？接下来我将放入我的 dataframe.head()。希望它是读者友好的:))通常 df 有 [19600 行 x 8 列]

<表类="s-表"><头>起源目的地移动longitude_originlatitude_origin<正文>88882013.48101652.4570558889013.48101652.45705588110013.48101652.45705588111013.48101652.45705588112013.48101652.4570558783013.47966752.479600

<表类="s-表"><头>经度_目的地latitude_destination线串<正文>13.48101652.457055线串 (52.45705489204205 13.4810161067992...13.50407552.443923线串 (52.45705489204205 13.4810161067992...13.61377252.533194线串 (52.45705489204205 13.4810161067992...13.58689152.523562线串 (52.45705489204205 13.4810161067992...13.55934152.507418线串 (52.45705489204205 13.4810161067992...13.48101652.457055线串 (52.45705489204205 13.4810161067992...

我正在尝试使用@RobRaymond 的 geopandas 示例代码绘制线条

结果显示没有意义的行..这是输出:

所有行在悬停中都有此描述，所有行都从 87-...在我的数据框中，您看到我们有 origin 88 等...

根据运动绘制线条也很重要。由于不需要绘制零移动...我真的希望我把问题说清楚了。这真的有点超出我的理解范围了......

提前致谢。

Answer 1

• 设置一些点之间的线数据。使用过 5 家随机的英国医院
• 在起点和终点之间创建了一个LineString几何体
• 用过https://plotly.com/python/lines-on-mapbox/#lines-on-mapbox-maps-from-geopandas示例显示使用 LineString 作为几何按照示例工作

import requests, io, json
import geopandas as gpd
import shapely.geometry
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools
import plotly.express as px

# get some public addressess - hospitals.  data that has GPS lat / lon
dfhos = pd.read_csv(io.StringIO(requests.get("http://media.nhschoices.nhs.uk/data/foi/Hospital.csv").text),
    sep="¬",engine="python",).loc[:, ["OrganisationName", "Latitude", "Longitude"]]

a = np.arange(len(dfhos))
np.random.shuffle(a)
# establish N links between hospitals
N = 10
df = (
    pd.DataFrame({0:a[0:N], 1:a[25:25+N]}).merge(dfhos,left_on=0,right_index=True)
    .merge(dfhos,left_on=1, right_index=True, suffixes=("_origin", "_destination"))
)

# build a geopandas data frame that has LineString between two hospitals
gdf = gpd.GeoDataFrame(
    data=df,
    geometry=df.apply(
        lambda r: shapely.geometry.LineString(
            [(r["Longitude_origin"], r["Latitude_origin"]),
             (r["Longitude_destination"], r["Latitude_destination"]) ]), axis=1)
)

# sample code https://plotly.com/python/lines-on-mapbox/#lines-on-mapbox-maps-from-geopandas
lats = []
lons = []
names = []

for feature, name in zip(gdf.geometry, gdf["OrganisationName_origin"] + " - " + gdf["OrganisationName_destination"]):
    if isinstance(feature, shapely.geometry.linestring.LineString):
        linestrings = [feature]
    elif isinstance(feature, shapely.geometry.multilinestring.MultiLineString):
        linestrings = feature.geoms
    else:
        continue
    for linestring in linestrings:
        x, y = linestring.xy
        lats = np.append(lats, y)
        lons = np.append(lons, x)
        names = np.append(names, [name]*len(y))
        lats = np.append(lats, None)
        lons = np.append(lons, None)
        names = np.append(names, None)

fig = px.line_mapbox(lat=lats, lon=lons, hover_name=names)

fig.update_layout(mapbox_style="stamen-terrain",
                  mapbox_zoom=4,
                  mapbox_center_lon=gdf.total_bounds[[0,2]].mean(),
                  mapbox_center_lat=gdf.total_bounds[[1,3]].mean(),
                  margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0}
                 )

简化版

• 使用医院之间链接的数据框作为样本数据
• plotly 文档和标签明确指出需要在传递给 px.line_mapbox() 的数组中用 None 分隔行。使用 numpy 以更直接的方式构建这些，无需构建 LineString，使用 geopnadas 或 shapely

# plotly takes array delimited with None between lines. Use numpy padding and shaping to generate this array
# from pair of features
def line_array(df, cols):
    return np.pad(df.loc[:,cols].values, [(0, 0), (0, 1)], constant_values=None).reshape(1,(len(df)*3))[0]
    

fig = px.line_mapbox(lat=line_array(df, ["Latitude_origin", "Latitude_destination"]), 
                     lon=line_array(df, ["Longitude_origin", "Longitude_destination"]),
                     hover_name=line_array(df, ["OrganisationName_origin", "OrganisationName_destination"]),
)

fig.update_layout(mapbox_style="stamen-terrain",
                  mapbox_zoom=4,
                  mapbox_center_lon=df.loc[:,["Longitude_origin","Longitude_destination"]].mean().mean(),
                  mapbox_center_lat=df.loc[:,["Latitude_origin","Latitude_destination"]].mean().mean(),
                  margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0}
                 )