python数据分析之实现地图数据绘制

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
import pandas as pd
import folium
from folium import Map
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
# 使用lambda函数来定义跳过行的规则，这里跳过前三行中的第二行
skip_rows = lambda x: x in [0, 1]
data=pd.read_excel('2023.xlsx')
#data=pd.read_excel('人均GDP.xlsx', sheet_name='Sheet1',header=0,skiprows=2,index_col='地区')
data

provinces = gpd.read_file(r'D:\Python\jupyter\画图分析GPD\China_provinces.shp')

merged_df=gpd.GeoDataFrame(pd.merge(provinces, data, on='NAME'), geometry=provinces.geometry, crs=provinces.crs)
#把2个DATAFrmae合集为一个，通过空间关系的方式连接

m = folium.Map(location=[20, 110], zoom_start=5)
folium.Choropleth(
    #title="2023年全国GPD分布图",
    geo_data=merged_df.geometry,
    name="choropleth",
    data=merged_df['2023'],#数据显示的哪个列表的值
    columns=['NAME', '2023'],
    key_on="feature.id",#使用ID的方式进行关联
    fill_color='YlGn',#颜色模型YlGn,YlGnBu
    legend_name="亿元"#显示数字标题使用
).add_to(m)
m.save("province_distribution.html")#保存地图HTML文件