使用Geopandas图缺少值

Question

我的shapefile在某些列（例如GDP）上缺少一些值（用nan表示）。当在不处理那些缺失值的情况下进行绘制时，图例显示如下： enter image description here

这不是我想要的。 因此，我将丢失的值替换为字符串“ missing”，然后重做绘图。毫不奇怪，我收到错误消息，说TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'float'。

我的问题是：1. Geopandas如何对待缺失的价值观？是否将丢失的值存储在字符串或其他类型的数据中？ 2.如何保留这些缺失值并重做带有图例标签的绘图以显示缺失？

Answer 1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
import pysal.viz.mapclassify as mc
from matplotlib.colors import rgb2hex
plt.style.use('seaborn')

gdf = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
# generate random data
gdf['random'] = np.random.normal(100, 10, len(gdf))
# assign missing values
gdf.loc[np.random.choice(gdf.index, 40), 'random'] = np.nan

这里的基本思想是根据要用于数字数据的分类方法（例如分位数，百分位数等）创建类别/字符串列。之后，我们绘制该字符串列，以便我们可以传递自定义的颜色图（用灰色表示缺失值）。

# categorize the numerical column
k = 5
quantiles = mc.Quantiles(gdf.random.dropna(), k=k)
gdf['random_cat'] = quantiles.find_bin(gdf.random).astype('str')

gdf.loc[gdf.random.isnull(), 'random_cat'] = 'No Data'

# add grey to a colormap to represent missing value
cmap = plt.cm.get_cmap('Blues', k)
cmap_list = [rgb2hex(cmap(i)) for i in range(cmap.N)]
cmap_list.append('grey')
cmap_with_grey = colors.ListedColormap(cmap_list)

# plot map
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10))
gdf.plot(column='random_cat', edgecolor='k', cmap=cmap_with_grey,
         legend=True, legend_kwds=dict(loc='center left'),
         ax=ax)

# get all upper bounds in the quantiles category
upper_bounds = quantiles.bins
# get and format all bounds
bounds = []
for index, upper_bound in enumerate(upper_bounds):
    if index == 0:
        lower_bound = gdf.random.min()
    else:
        lower_bound = upper_bounds[index-1]

    bound = f'{lower_bound:.2f} - {upper_bound:.2f}'
    bounds.append(bound)

# get all the legend labels
legend_labels = ax.get_legend().get_texts()
# replace the numerical legend labels
for bound, legend_label in zip(bounds, legend_labels):
    legend_label.set_text(bound)

您可能想看看以下帖子：

format/round numerical legend label in GeoPandas

Extract matplotlib colormap in hex-format

Matplotlib.colors.ListedColormap in python

Change main plot legend label text

Answer 2

更新：geopandas中的新功能解决了您的问题：您可以将缺少的值保留为NaN并使用：

ax = gdf.plot( <other arguments>, 
       missing_kwds = dict(color = "lightgrey",) )

使所有丢失的数据区域变为浅灰色。

请参见https://geopandas.readthedocs.io/en/latest/mapping.html （实际上，文档可能会说该参数为missing_kwdsdict，但是上面的内容对我有用）

Answer 3

GeoPandas目前不支持绘制缺失值。计划在0.7版本中发布。可能的解决方案是仅绘制那些没有缺失值的行，然后仅绘制缺少值。由于您没有给我们提供任何代码，因此以下是https://nbviewer.jupyter.org/gist/jorisvandenbossche/bb1cc71f94aa3e8f2832f18dd12f6174

中的示例

import geopandas

gdf = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

# Introduce some missing values:
gdf.loc[np.random.choice(gdf.index, 20), 'pop_est'] = np.nan

ax = gdf[gdf.pop_est.notna()].plot(column='pop_est', figsize=(15, 10), legend=True)
gdf[gdf.pop_est.isna()].plot(color='lightgrey', hatch='///', ax=ax)