我正在使用jupyter绘制广州市各区成交房源分布地图，读取excel的地址为：df = pd.read_excel(r’data\广州房屋成交信息.xlsx’)，已经知道该excel中没用含经度和纬度字段，只有"城区"ci

要使用Jupyter Notebook在Python中绘制广州市各区成交房源分布的地图，但数据中没有直接包含经纬度信息，通常需要两步操作：

1. **数据预处理**:
先确定如何从城区（`"城区"`列）信息中获取对应的地理位置。这可能涉及到查找地理编码API（如Google Maps API或Baidu Geocoding API），将城区名称转换为经纬度坐标。如果这些数据可用公开API访问，可以直接调用。

2. **地图可视化**:
使用地理空间分析库，如`geopandas`（基于`pandas`扩展），结合已有的经纬度数据，创建热力图或点状图来表示成交房源分布。

以下是基本的步骤概述：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from geopy.geocoders import Nominatim
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个Geocoder实例
geolocator = Nominatim(user_agent="your_app_name")

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel(r'data\广州房屋成交信息.xlsx')

# 假设有一个函数geocode_city()用于获取经纬度
def geocode_city(city):
    location = geolocator.geocode(city)
    if location:
        return (location.latitude, location.longitude)
    else:
        return None

# 应用geocode_city到"城区"列
df['lat'], df['lon'] = zip(*df['城区'].apply(geocode_city))

# 检查是否有缺失的经纬度
df[df['lat'].isnull()]

# 如果有缺失值，考虑使用填充策略（如使用平均值或最近邻插补）

# 创建GeoDataFrame
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df['lon'], df['lat']), crs={'init': 'epsg:4326'})

# 绘制地图
ax = gdf.plot(column='城区', cmap='OrRd', legend=True)
plt.title('广州市区房屋成交房源分布')
plt.show()