代码含义 sns.set_style("whitegrid") world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) world = world[world.continent != 'Antarctica'] world_map = pd.merge(world, right=countries_rank, how='left', on='iso_a3').fillna(0) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,12)) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_title("每个国家的评估计数",fontproperties="SimHei", size=16) world_map.drop(159).plot(column='count_log', cmap='Blues', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8') sns.set() plt.box(on=None) plt.show()

这段代码的含义是：

1. 设置 seaborn 库的样式为 "whitegrid"。

2. 从 GeoPandas 库中读取全球地图数据，并去除南极洲的大陆。

3. 将全球地图数据和国家评估计数数据进行合并，并用 0 填充缺失值。

4. 创建一个大小为 12x12 的绘图对象和对应的坐标轴，并设置坐标轴的标题为 "每个国家的评估计数"。

5. 从数据中删除索引为 159 的行，并在世界地图上绘制每个国家的评估计数数据，使用蓝色调色板 cmap='Blues'，线宽为 0.8，边缘颜色为 '0.8'。

6. 设置 seaborn 库的默认样式。

7. 隐藏图框。

8. 显示绘制的图形。

相关问题

我正在使用jupyter读取excel，读取链接为df = pd.read_excel(r'data\广州房屋成交信息.xlsx')，利用以上的信息绘制广州市各区成交房源分布地图

在Jupyter Notebook环境中，你首先需要导入必要的库，如pandas（pd）用于数据处理，geopandas（gpd）用于地理空间分析，以及matplotlib或seaborn等绘图库。这里假设已经安装了这些库。

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from matplotlib import Basemap

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

# 确保数据包含地理位置信息，例如经纬度或者行政区编码
# 如果直接从Excel中获取，可能需要检查数据列名，常见有'区县名称'和'经度'、'纬度'或'行政区编码'
assert '区县名称' in df.columns and ('经度' in df.columns and '纬度' in df.columns) or '行政区编码' in df.columns

# 如果数据中没有直接的地理坐标，可能需要外部数据源或API来查找对应位置
# 地理编码服务如Geocoders (百度、高德) 或者使用GIS数据库（如ArcGIS）
if not all(['经度', '纬度'] in df.columns):
    # 示例：使用百度地图API
    from geopy.geocoders import Baidu
    geolocator = Baidu()
    def get_location(address):
        location = geolocator.geocode(address)
        return (location.latitude, location.longitude)

# 将地址转换为经纬度
df['经度'], df['纬度'] = zip(*df.apply(get_location, axis=1))

# 创建GeoDataFrame，地理数据通常会有一列'geometry'，如果没有，可以使用坐标列创建
if 'geometry' not in df:
    df['geometry'] = gpd.points_from_xy(df['经度'], df['纬度'])

# 加载广州市行政区划数据（通常作为基础地图）
admin_data = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

# 合并地理信息到主数据集
merged_df = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry').merge(admin_data, on='区县名称', how='left')

# 绘制地图
m = Basemap(projection='lcc', resolution='i', lat_0=23.5, lon_0=113.25)  # 设置地图投影
m.drawcoastlines(linewidth=0.5)
m.fillcontinents(color='lightgray')
m.drawmapboundary(fill_color='white')

# 根据需要，选择合适的标记样式和颜色绘制成交房源点
merged_df.plot(column='成交数量', markersize=df['成交数量'].values / 100, cmap='viridis', linewidth=0.5, ax=m)

plt.show()

注意：这个过程可能会因为数据格式、网络请求等因素导致错误。在实际操作中，可能需要根据实际情况调整代码，并处理可能出现的问题，例如数据清洗、缺失值处理等。

python 在world中绘制表格并写入数据

在Python中，我们可以使用matplotlib库来创建图表，其中pandas库常用于处理数据。如果你想在世界地图上绘制表格并写入数据，可以采用以下步骤：

1. 首先，安装必要的库，如果还没有安装，可以用pip安装：

pip install matplotlib pandas geopandas basemap

2. 导入所需的模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

3. 加载世界地图数据，这通常可以从地理空间数据集获取，如GeoPandas的数据源：

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

4. 准备你要显示的数据，假设有一个DataFrame `data`，包含地理位置信息和要展示的数据：

data = ... # 假设数据包含 'lat', 'lon' 和 'value' 列

5. 创建一个Basemap实例，并设置投影：

m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=-80, urcrnrlat=80,
            llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180)

6. 将DataFrame转换为GeoDataFrame，并将经纬度列映射到地图坐标：

world_data = world.merge(data, on=['lat', 'lon'])

7. 使用Basemap画出地图，并将数据点添加上去：

x, y = m(world_data['lon'].values, world_data['lat'].values)
plt.scatter(x, y, c=world_data['value'], cmap='viridis')

8. 添加地图元素，如标题、图例等：

plt.title('World Map with Data')
cbar = plt.colorbar(ticks=[data['value'].min(), data['value'].max()])
cbar.ax.set_ylabel('Value')

9. 显示图形：

plt.show()

如果你有特定的数据或需要更复杂的地图定制，请提供详细数据结构和要求，以便给出具体的代码示例。