首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

TypeError:空“DataFrame”:在国家/地区shp文件中绘制Mirai感染时,在Geopandas中没有要绘制的数字数据。

在Geopandas中出现TypeError:空“DataFrame”:在国家/地区shp文件中绘制Mirai感染时,在Geopandas中没有要绘制的数字数据的错误。这个错误意味着在绘制Mirai感染时,使用的国家/地区shp文件中缺少了要绘制的数字数据。

解决这个问题的方法是确保使用的国家/地区shp文件包含要绘制的数字数据。可以通过以下步骤来解决这个问题:

  1. 检查数据源:首先确认你使用的国家/地区shp文件中是否包含了要绘制的Mirai感染数据。确保数据文件的完整性和准确性。
  2. 加载数据文件:使用Geopandas库的read_file函数加载shp文件。确保正确指定文件路径,并将其赋值给一个变量,例如gdf
  3. 检查数据内容:使用gdf.head()函数查看加载的数据的前几行,以确保数据被正确加载。
  4. 绘制地图:使用Geopandas的绘图函数,例如gdf.plot()来绘制地图。确保正确指定绘图的参数,例如颜色、边界线宽度等。

如果在上述步骤中出现问题,可以参考Geopandas的官方文档和示例来获取更多的帮助和指导。

推荐的腾讯云相关产品:由于不可以提及具体的云计算品牌商,无法给出具体推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址。但腾讯云提供了一系列云计算服务,例如云服务器、云数据库、云存储等,你可以在腾讯云官方网站上找到更多信息和产品介绍。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

聊一聊我常用6种绘制地图方法

今天来讲一讲日常工作生活我常用几种绘制地图方法,下面我将介绍下面这些可视化库地图绘制方法,当然绘制漂亮可视化地图还有很多优秀类库,没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...= None show(p) 可以看到已经有内味了,唯一美中不足就是南海十三段线没有展示出来 geopandas GeoPandas 是基于 Pandas 地图可视化工具,其数据结构完全继承自...china.json 数据,里面的 number 字段是随机生成测试数据,效果与 Bokeh 不相上下 plotly 接下来我们介绍 plotly,这也是一个非常好用 Python 可视化工具,如果绘制地图信息...Python 生态系统数据应用能力和 Leaflet.js 库映射能力之上高级地图绘制工具,通过 Python 操作数据,然后 Leaflet 地图中可视化,可以灵活自定义绘制区域,并且展现形式更加多样化...GEO 文件,我们直接出入国家名称,就可以自动匹配到地图上,非常方便 再绘制中国地图 c = ( Map() .add("测试数据", [list(z) for z in zip(Faker.provinces

3.6K20

气象绘图——白化杂谈

其他四种都是先判别是不是指定shp文件内部,然后再画,但是geopandas.clip办法与Masterpiece办法会改变数据维度,导致无法还原为2D数组,不能用在contourf绘制等值线图上...这也是平流层萝卜编辑maskout文件方法。...这种方法过程都是如下: 通过地图库包获取当前shp文件信息→将geometry转化为path→绘制等值线→使用得到path对等值线collection进行裁剪。...而且是先画后裁剪,并不能筛选指定地区数据。 二、salem白化 这个方法是先筛选数据,将处于指定shp内部数据点筛选出来后,再画图。具体使用方法请参考上面提到公众号原文。...我试验了一下,确实如此,由于构建DataFrame需要将经纬度即数据扁平化,裁剪之后数据难以还原为原本维度和形状,所以不太适合用于matplotlibcontourf可视化,但是我们可以用scatter

1.1K32
  • GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

    写在前面 通常情况下,执行 EDA ,我们会面临显示有关地理位置信息情况。例如,对于 COVID 19 数据集,人们可能希望显示各个区域病例数。...团队数据集包含团队名称、项目、NOC(国家/地区)和事件列。本练习,我们将仅使用 NOC 和 项目 列。...在里用到是**'left'而不是'right'**合并,这里是有意这样做,因为我们数据也有一些没有参与国家。 很少有国家名称奥运会和世界数据集之间不一致。所以尽可能调整了国家名称。...详细信息源代码。 开始绘图 显示一个简单世界地图 - 只有边界地图 作为第一步,我们绘制基本地图——只有边界世界。接下来步骤,将为我们感兴趣国家/地区着色。...对未参加国家进行着色 绘制missing_kwds 现在,哪些没有参加国家呢?所有没有阴影(即白色)国家都是没有参加国家。但是我们通过将这些国家/地区涂成灰色来使这一点更加明显。

    5.1K21

    Python气象绘图教程(十六)—Cartopy_6

    本节提要:使用cartopy进行市县色块填色、模仿geopandas绘制颜色图 一、利用cartopy进行市县色块填色 其实geopandas在这方面比cartopy更加专业,由于是基于pandas...因为绘制业务地图shp文件基本不会更改,所以排好序之后,每次制图只用更改excel(或者存储数据文件)即可。...比如在这段程序,for··· in ···逐个循环,city循环同时,color也同时循环,这样就可以实现绘制地图同时给地图填色。 ?...如果需要绘制新图,只需要修改excel数据即可: ? ?...添加地理信息,对facecolor同步填色,填色依据为该地区墒情数值与最大值max相对大小。然后通过matplotlib官网上自定义colorbar例子添加色条。

    3.6K23

    基于geopandas空间数据分析—geoplot篇(下)

    2 geoplot进阶 上一篇文章pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了绘制散点、基础面以及添加在线地图底图问题,为了制作出信息量更丰富可视化作品,我们需要更强操纵矢量数据与映射值能力...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图,我们系列之前深入浅出分层设色篇详细介绍过其原理及geopandas实现,可以通过将指标值映射到面数据上,以实现对指标值地区分布可视化...geoplot我们可以通过choropleth()来快速绘制地区分布图,其主要参数如下: df:传入对应GeoDataFrame对象 projection:用于指定投影坐标系,传入geoplot.crs...,geoplot.choropleth()只能绘制地区分布图,传入面数据后hue参数必须指定对应映射列,否则会报错,因此这里我们叠加纽约州和新泽西州单独面图层使用是polyplot()。...譬如我们上文中绘制美国区域频繁使用到AlbersEqualArea()即之前我们geopandas通过proj4自定义阿尔伯斯等面积投影。

    1.6K50

    数据科学学习手札83)基于geopandas空间数据分析——geoplot篇(下)

    2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图,我们系列之前深入浅出分层设色篇中介绍过其原理及geopandas实现,可以通过将指标值映射到面数据上,以实现对指标值地区分布可视化...geoplot我们可以通过choropleth()来快速绘制地区分布图,其主要参数如下: df:传入对应GeoDataFrame对象 projection:用于指定投影坐标系,传入geoplot.crs...图4   这样我们就得到了图4,需要注意是,geoplot.choropleth()只能绘制地区分布图,传入面数据后hue参数必须指定对应映射列,否则会报错,因此这里我们叠加纽约州和新泽西州单独面图层使用是...子模块来源于cartopy,这一点我跟geoplot主要开发者聊过,他表示geoplot暂时不支持geopandas那样自定义任意投影或使用EPSG投影,而是内置了一系列常用投影,譬如我们上文中绘制美国区域频繁使用到...AlbersEqualArea()即之前我们geopandas通过proj4自定义阿尔伯斯等面积投影,其他常见投影譬如Web Mercator、Robinson,或者直接绘制球体地图,如本文开头

    1.8K30

    数据科学学习手札130)利用geopandas快捷绘制在线地图

    geopandas 0.10版本诸多新特性,而其中介绍到地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法。...今天文章我就将为大家详细介绍新版geopandas,利用explore()制作在线地图可视化方法: 2 geopandas制作在线地图可视化 explore()方法类似我们熟悉plot(...  与GeoSeries.explore()相比,GeoDataFrame除了矢量字段之外,还可以快捷地利用数据其他字段信息,来辅助视觉元素映射,因此GeoSeries.explore()参数体系基础上...表示关闭提示框,str型可指定单个展示字段名,list型指定多个展示字段 popup:用于设置鼠标点击触发展示信息框内容,格式同tooltip categorical:bool型,用于设置是否开启类别映射模式...,可以利用地图对象save()方法,将其保存为离线html文件: m.save('demo.html')   浏览器查看已保存html文件: ----

    1.6K20

    六、处理几何数据【ArcGIS Python系列】

    使用游标,可以游标对象上每次迭代创建每个新特征,这样可以处理许多特征获得更好性能。...示例:从excel表格制作分年龄的人口普查要素文件 代码文件4.2.7-处理几何数据代码练习和示例2.ipynb 此示例演示了如何通过表格数据制作分年龄、性别的人口_省份等级.shp文件,把人口数据空间上呈现...: 表2 分年龄、性别的人口(全部数据).xlsx 2.处理dataframe 我们初步处理此dataframe,首先删除值,去除第一行: df = df.dropna(axis=0, how='all...-20230813115133806 3.读取省份地图 我们用geopandas读取地图数据,然后用pandas读取人口数据,然后通过merge方法进行匹配,最后用geopandas导出为shp文件。...只不过港澳台地区数据,因为我们数据集中没有这些地区数据

    41610

    geopandas轻松绘制交互式在线地图

    geopandas 0.10版本诸多新特性,而其中介绍到地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法。...今天文章我就将为大家详细介绍新版geopandas,利用explore()制作在线地图可视化方法: 2 geopandas制作在线地图可视化 explore()方法类似我们熟悉plot()...与GeoSeries.explore()相比,GeoDataFrame除了矢量字段之外,还可以快捷地利用数据其他字段信息,来辅助视觉元素映射,因此GeoSeries.explore()参数体系基础上...表示关闭提示框,str型可指定单个展示字段名,list型指定多个展示字段 popup:用于设置鼠标点击触发展示信息框内容,格式同tooltip categorical:bool型,用于设置是否开启类别映射模式...,可以利用地图对象save()方法,将其保存为离线html文件: m.save('demo.html') 浏览器查看已保存html文件

    1.8K41

    使用 geopandas 和 shapely(.shp) 进行地理空间数据处理和可视化

    而Python geopandas 和 shapely 是两个非常强大库,提供了便捷功能来处理和可视化地理空间数据。...通过下面代码,我们可以使用 geopandas read_file 函数来读取 Shapefile 文件,并将其保存为一个 GeoDataFrame 对象: import geopandas...通过以下代码,我们可以创建一个图形,并使用 plot 函数将地理数据绘制图形上: import matplotlib.pyplot as plt # 可视化地图 fig, ax = plt.subplots...使用 gdf.plot() 函数将地理数据绘制图形上,ax=ax 参数指定图形窗口。 使用 plt.show() 函数显示图形窗口,展示可视化地图。...使用 gdf.plot() 函数将更新后地理数据绘制图形上,ax=ax 参数指定图形窗口。 使用 plt.show() 函数显示图形窗口,展示可视化地图。12.

    2.6K10

    是技术也是艺术 使用geopandas玩转地图可视化

    数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入学习。...拿到一份矢量数据开始分析,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要步骤。 作为基于geopandas空间数据分析系列文章第四篇,通过本文你将会学习到基于geopandas基础可视化。...:设置点数据大小 marker:字符串类型,用于设置点数据形状 alpha:设置对应几何对象全局色彩透明度,0-1,越大越不透明 label:适用于纯粹线数据或点数据需要添加图例适用,用作各个对象图例显示名称...首先利用上一篇文章介绍读取.zip文件数据方法,将我们所需陆地及九段线数据分别读入: 注:其中由于原始数据china.shp每个要素不是单独省份而是面,即有的包含众多岛屿省份会由若干行共同构成...: Step1:选择合适投影 之前关于坐标参考系文章我们了解过绘制地图投影重要性,参考超图对绘制中国地图投影选用方面的建议[2],我们使用绘制中国地图常用Albers Equal Area

    2.4K40

    数据科学学习手札78)基于geopandas空间数据分析——基础可视化

    1 简介   通过前面的文章,我们已经对geopandas数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入学习,拿到一份矢量数据开始分析,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要步骤...需要添加图例适用,用作各个对象图例显示名称 hatch:字符型,用于设置面数据内部填充线样式下文例子中将具体举例说明 ax:matplotlib坐标轴对象,如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加...首先利用上一篇文章介绍读取.zip文件数据方法,将我们所需陆地及九段线数据分别读入(其中由于原始数据china.shp每个要素不是单独省份而是面,即有的包含众多岛屿省份会由若干行共同构成,...: Step1:选择合适投影   之前关于坐标参考系文章我们了解过绘制地图投影重要性,参考超图对绘制中国地图投影选用方面的建议(http://support.supermap.com.cn...GeoSeries.plot()markersize和marker专门针对点数据进行配置,可是我们数据里并没有数据,为了举例说明,下面我们来从已有的数据中生成点数据,我最开始想法是为每个面生成重心

    3.6K20

    六、处理几何数据【ArcGIS Python系列】

    使用游标,可以游标对象上每次迭代创建每个新特征,这样可以处理许多特征获得更好性能。...示例:从excel表格制作分年龄的人口普查要素文件 代码文件4.2.7-处理几何数据代码练习和示例2.ipynb 此示例演示了如何通过表格数据制作分年龄、性别的人口_省份等级.shp文件,把人口数据空间上呈现...: 表2 分年龄、性别的人口(全部数据).xlsx 2.处理dataframe 我们初步处理此dataframe,首先删除值,去除第一行: df = df.dropna(axis=0, how='all...-20230813115133806 3.读取省份地图 我们用geopandas读取地图数据,然后用pandas读取人口数据,然后通过merge方法进行匹配,最后用geopandas导出为shp文件。...只不过港澳台地区数据,因为我们数据集中没有这些地区数据

    30410

    使用Python实现子区域数据分类统计

    pandas确实做到了灵活、快速、高效进行数据处理,而geopandaspandas基础上添加了对空间数据支持,实现了读取空间数据以及对空间数据进行处理。...三、子区域数据分类统计        直接进入正题,现有某省分类统计数据shp文件以及此省行政区划数据shp文件。...代码如下: from geopandas import * 3.2 读取此省分类统计数据及行政区划数据        然后从该省分类统计数据shp文件读出此数据。...文件路径即可,其得到是一个GeoDataFrame对象,类似于pandasDataFrame,区别会在下文讲到。...假设该shp文件还包含了一个NAME属性,那么我们就可以用“.NAME”方式提取出当前市name数据,其他属性同理。

    1.5K70

    如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

    针对这个情况,我们可以从几个方面进行分析和建议: 性能瓶颈分析: ArcGIS和GeoPandas处理大量数据可能会遇到性能问题,特别是普通硬件上运行时。...python import dask.dataframe as dd import dask_geopandas 从 CSV 文件读取数据 ddf = dd.read_csv('...') # 使用你文件路径替换...例如,合并或连接操作之前,仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效空间连接 使用dask_geopandas进行空间连接,确保操作是高效。...你可能需要实验不同npartitions值来找到最佳平衡。 检查最终保存步骤 保存结果,如果尝试将整个处理后数据集写入单个文件,这可能也会导致内存问题。...warnings.warn( 注意,由于资源限制,以上最终result并没有运行完全,可以看到project目录下还有一部分gpkg 因为输出文件大于1g限制,还请有兴趣自己电脑运行,根据相应资源修改参数

    17910

    动手学geopandas地理数据分析

    一,GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas地理数据处理领域扩展包,主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib...其中GeoSeries是pandasSeries一个子类,GeoDataFrame是PandasDataFrame一个子类。...geopandas 以下功能非常常用: 1,文件读写 2,空间查询 3,坐标转换 4,空间join 5,地理数据可视化 #安装geopandas !...#可以直接读geojson和shp等空间文件,也可以读含有geometry字段csv文件 dfraw = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres...#和DataFrameplot函数相比,GeoDataFrameplot函数kind参数"line","bar"等基础上增加了"geo”类型绘图类别。

    1.4K30

    Python地信专题 | 基于geopandas空间数据分析-坐标参考系篇

    区号加S才为南半球分区如11S,否则默认为北半球分区) datum=WGS84:声明基准面为WGS84(基准面是椭球体用来逼近某地区,因此各个国家都有各自基准面。...;而上述两个示例中都带有towgs84=0,0,0,这是一个转换因子,需要进行数据转换使用。...实际上,现实空间分析计算任务,必须要为数据设置合适CRS,geopandas.GeoSeries()和geopandas.GeoDataFrame()中就包含参数crs。...下面我们举例说明,还是先用到geopandas自带世界国家地区数据,我们从中选择中国(坚持一个中国,我们将地区组合进国土): import geopandas as gpd world = gpd.read_file...以上就是本文全部内容,如有笔误之处望斧正! 下一篇文章将会介绍geopandas文件IO与基础地图制作,敬请期待。 -END-

    1.9K21

    geopandas,用python画地图原来这么简单!

    pandas应该是大家非常熟悉Python第三方库,其主要用于数据整理和分析,这次来介绍pandas一个近亲-geopandas geopandas是用来处理地理空间数据python第三方库,它是...pandas基础上建立,完美地融合了pandas数据类型,并且提供了操作地理空间数据高级接口,使得python中进行GIS操作变成可能。...数据类型,所以geopandas也有两种数据类型: GeoSeries GeoDataFrame 它们继承了pandas数据结构大部分方法。...例如,Shapefile文件可以存储井、河流、湖泊等空间对象几何位置。除了几何位置,shp文件也可以存储这些空间对象属性,例如一条河流名字,一个城市温度等等。...你也可以用read_file方法读取自己shapefile文件 所以说,world变量被赋予了一个GeoDataFrame数据列,它长这样: 这个数据,不仅有几何列geometry,还有其它属性列

    3K20
    领券