请帮我写一个代码，我有一份节点城市之间的两两出行量数据，是一个有向加权网络，我希望使用 Louvain 算法对这个网络进行社团划分，并对划分结果进行网络可视化，将不同社团的节点设置成不同颜色，最后在全国地图上进行地理可视化

首先，为了完成这项任务，你需要使用Python结合一些库，如NetworkX用于处理图数据、Louvain算法的实现如igraph或者community模块、以及matplotlib和geopandas进行可视化。这里提供一个简化版的步骤：

import pandas as pd
import networkx as nx
from igraph import Graph
import community
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd

# 假设你的数据存储在一个CSV文件中，例如data.csv
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建有向加权网络
G = nx.DiGraph()
for _, row in data.iterrows():
    source = row['Source City']
    destination = row['Destination City']
    weight = row['Travel Quantity']
    G.add_edge(source, destination, weight=weight)

# 使用Louvain算法进行社团划分
partition = community.best_partition(G)

# 绘制网络，不同社团的颜色对应于分区
node_colors = ['red' if partition[node] == i else 'blue' for i, node in enumerate(G.nodes)]
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=list(G), node_color=node_colors, cmap='Set1')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.5)
plt.show()

# 地理可视化（假设你已经有了包含城市经纬度的geojson文件）
city_gdf = gpd.read_file('cities.geojson')
city_gdf['Community'] = partition
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.set_title("City Map with Communities")
city_gdf.plot(column='Community', categorical=True, legend=True, linewidth=0.8, ax=ax)
plt.show()

请注意，这只是一个基本框架，实际应用中可能需要处理缺失的数据、错误边缘等细节，并可能需要调整代码以适应你的具体需求。此外，对于全国范围的地图，可能需要从外部获取地理信息服务（GIS）或者使用像folium这样的库来进行更复杂的交互式地图展示。