本系列文章是根据GeoPandas官方文档翻译整理，学习任何一个Python第三方库，其官方文档都是最好的学习资料。相比网络搜索得到的一些资料，官方文档是权威的一手资料，其内容全面、准确可靠。通过官方文档入手，能够保证学习认知不会有大偏差。在学习完官方文档后，可以在寻找其他资料进一步学习。
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https://www.mizhushare.com/docs-
可以通过百度网盘获取，需要在本地配置代码运行环境：
链接：https://pan.baidu.com/s/185Qs6RpVhyP2nm9VV39Ehw?pwd=mnsj提取码：mnsj
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前往GitHub详情页面，单击 code 按钮，选择Download ZIP选项：
https://github.com/returu/geopandasGeoPandas还允许使用来自 pandas 的不同绘图样式以及默认的地理绘图。这些样式可以使用 plot() 中的 kind 关键字参数访问，包括：-
geo：带有地理信息的图； -
line：折线图； -
bar or barh：柱状图； -
hist：直方图 -
box：箱型图； -
kde or density：密度图； -
area：面积图； -
scatter：散点图； -
hexbin：六边形分箱图（是一种由六边形为主要元素的统计图表，是一种比较特殊的图表，既是散点图的延伸，又兼具直方图和热力图的特征）； -
pie：饼图。
pandas官方文档。world数据集为例：1>>> world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
2>>> world = world[world.name!="Antarctica"]
3>>> world.plot()
-
geo：
1# 选择前10行数据
2>>> gdf = world[:10]
3
4# 绘制地理空间图
5>>> gdf.plot(kind="geo")
结果如下图所示：
-
scatter:
1# 散点图
2>>> gdf.plot(kind="scatter" , x = "iso_a3" , y = "gdp_md_est")
结果如下图所示：
-
line：
1# 折线图
2>>> gdf.plot(kind="line" , y="gdp_md_est" ,marker="*" , markersize=10)
结果如下图所示：
还可以使用 GeoDataFrame.plot.<kind> 访问器方法创建这些其他图，而不需提供 kind 关键字参数。
1>>> gdf.plot.bar()
结果如下图所示：
本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
