嗨，介紹一款地理數(shù)據(jù)可視化神器——keplergl

keplergl是由Uber開源的一款地理數(shù)據(jù)可視化工具，通過keplergl我們可以在Jupyter notebook中使用，可視化效果如下圖所示：

安裝

官方文檔：https://docs.kepler.gl/docs/keplergl-jupyter

• 通過pip安裝keplergl：

pip?install?keplergl

• 如果你使用MAC通過PIP安裝而且notebook版本在5.3以上，可跳過此步：

jupyter?nbextension?install?--py?--sys-prefix?keplergl?#?can?be?skipped?for?notebook?5.3?and?above
jupyter?nbextension?enable?--py?--sys-prefix?keplergl?#?can?be?skipped?for?notebook?5.3?and?above

一個小例子

執(zhí)行以下代碼，會建立一個沒數(shù)據(jù)空窗口，出現(xiàn)如下效果，那就恭喜你安裝成功了～

from?keplergl?import?KeplerGl

#創(chuàng)建一個KeplerGl對象
map_1?=?KeplerGl(height=500)

#激活KeplerGl對象到j(luò)upyter的窗口中
map_1

添加數(shù)據(jù)

KeplerGl中支持三種格式的數(shù)據(jù)，分別是csv, GEOjson和DataFrame，下面以DataFrame為例；

首先我們通過Pandas讀取數(shù)據(jù):

import?pandas?as?pd


df?=?pd.read_csv('rocket_launch_site_elevation_2019-10-27.csv')
df.head()

再新建一個KeplerGl，然后通過.add()添加我們剛剛讀取的數(shù)據(jù)；在地圖上就能看到我們剛剛添加的數(shù)據(jù)了～

#創(chuàng)建一個KeplerGl對象
map_2?=?KeplerGl(height=600)

#激活KeplerGl對象到j(luò)upyter的窗口中
map_2

#?添加數(shù)據(jù)
map_2.add_data(name='rocket',?data=df)

map_2

定制圖表

與pyecharts,matplotlib等庫的配置方式不一樣，在Kepler中你不需要寫很多關(guān)于顏色，圖表類型等等方面的配置代碼，你只需要在窗口通過鼠標操作就好了，如下圖所示：

獲取配置

通過.config獲取當前圖表中的配置（包括你在窗口中的操作）～

map_2.config

當然這個配置也可以復用的其他圖表上，如下代碼～

#創(chuàng)建一個KeplerGl對象

#?config讀取配置
map_3?=?KeplerGl(height=600,?config=map_2.config)

#激活KeplerGl對象到j(luò)upyter的窗口中
map_3

#?添加數(shù)據(jù)
map_3.add_data(name='rocket',?data=df)

map_3

導出圖表

通過.save_to_html()導出會生成一個html文件，支持參數(shù)如下：

• data：圖表數(shù)據(jù)，如為空則會使用當前圖表中的數(shù)據(jù)；- ?config：圖表配置，如為空則會使用圖表中當前的配置；- ?file_name: 導出文件名，默認keplergl_map.html - ?read_only：如為True，導出的文件將不支持配置；

map_3.save_to_html(file_name='kepler_example.html')

通過瀏覽器打開剛剛保存的文件，就可以開始你的可視化之旅了～～

最后

簡單使用下來，KeplerGL是一款上手非常容易的可視化工具，不需要你去寫復雜的代碼完成圖表的配置，通過圖形化界面就能作出非常好看的效果；如果你工作中剛好需要用到地理數(shù)據(jù)的可視化，KeplerGL是一款非常不錯的選擇～