叶热图答案 - 爱码网

【问题标题】：Folium Heatmaps叶热图
【发布时间】：2020-08-01 16:38:41
【问题描述】：

Folium 中的热图

我有一个包含房屋交易数据（关于房屋、位置和价格的元数据）的数据框。

我想在 folium 中制作一个热图，代表价格，而不是默认的频率。因此，交易价格高的区域会变得更加有色，反之亦然。

有人知道吗？我最好的猜测是将价格表示为行数，例如如果一排是一个价格单位，而房子以 5 个单位出售，那么我需要将该行复制 5 次。但这根本不够计算友好（如果可能的话）。

谢谢！

这是我的数据的表示：

data = pd.DataFrame({"house_id" : [1, 2, 3, 4],
                     "latitude": [55.83, 55.79, 55.86, 55.85],
                     "longitude": [12.05, 12.10, 12.07, 12.09],
                     "price": [2000, 2100, 1500, 4500]})

这里是我用来使用 Folium 生成热图的代码，它现在根据位置在#rows 方面出现的频率来产生“热度”..

from folium import plugins
from folium.plugins import HeatMap

heat_data = [[row['latitude'],row['longitude']] for index, row in data.iterrows()]
map = folium.Map(location=[55.838913, 12.055415], zoom_start = 13)

# Plot it on the map
HeatMap(heat_data).add_to(map)

# Display the map
map

【问题讨论】：

请提供您的代码和数据。谢谢。
谢谢@sentece。我现在已经提供了数据和代码。
我不认为热图是正确的解决方案。也许您需要选择另一种方式来可视化您的信息。如果你想可视化每行的信息，也许你应该用标记做一些简单的事情。否则，您应该使用某种聚类，以便对信息进行分组，然后通过等值线图将其可视化。
是的，也许你是对的@sentence。标记可以通过探测器使用 alpha 和颜色代码来处理分级和有序价格范围类别。

标签： python pandas geospatial folium

【解决方案1】：

#Import the Lib
from folium.plugins import HeatMap

#Make the list of Lat an Lng
lat = data.latitude.tolist()
lng = data.longitude.tolist()

#Create the Map
map = folium.Map(
    location=[55.838913, 12.055415],
    tiles='cartodbdark_matter',
    zoom_start=11
)
HeatMap(list(zip(lat, lng))).add_to(map)
map

【讨论】：