新冠病毒19的叶面热图和时间

Question

我正试图为确诊的新冠病毒19型病例制作一部热图电影

我的数据集是一个pd.dataFrame，包含列Date、Latitude、Longitude、Confirmed

我的问题是，我不知道如何在Folium.plugin.HeatmapWithTime中输入确认值

我尝试使用：

new_map = folium.Map(location=[0, 0], tiles= "cartodbpositron",min_zoom=2, zoom_start=2, max_zoom=3)

df['Lat'] = df['Lat'].astype(float)
df['Long'] = df['Long'].astype(float)

Confirmed_df = df[['Lat', 'Long','Confirmed']]

hm = plugins.HeatMapWithTime(Confirmed_df,auto_play=True,max_opacity=0.8)
hm.add_to(new_map)

new_map

df看起来像：

Date                     LAT           LONG    Confirmed 
2020/04/26             48.847306     2.433284   6500
2020/04/26             48.861935     2.441292   4800      
2020/04/26             48.839644     2.655109   9000   
2020/04/25             48.924351     2.386369   12000      
2020/04/25             48.829872     2.376677   0  

Answer 1

在输入HeatMapWithTime（）函数之前，您应该预处理数据。这里的document和example叶很有用

在您的情况下，输入应该是[lat、lng、重量]列表，您应该使用确认列作为重量。首先，需要将“确认”值规格化为（0，1）

df['Confirmed'] = df['Confirmed'] / df['Confirmed'].sum()

然后，您可以像这样进行预处理：

df['Date'] = df['Date'].sort_values(ascending=True)
data = []
for _, d in df.groupby('Date'):
   data.append([[row['lat'], row['lng'], row['Confirmed']] for _, row in d.iterrows()])

最后，使用数据输入函数HeatMapWithTime（），如下所示：

hm = plugins.HeatMapWithTime(data, auto_play=True,max_opacity=0.8)
hm.add_to(new_map)
new_map