Database delle latitudini e longitudini delle città
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Set di dati longitudine-latitudine
Nel post precedente ho discusso alcuni motivi per usare R invece di Excel per analizzare e visualizzare i dati e ho fornito una breve introduzione al linguaggio di programmazione R. Quel post utilizzava un esempio di lettere inviate al mercante del XVI secolo Daniel van der Meulen nel 1585. Un aspetto che mancava nell’analisi era la visualizzazione geografica dei dati. Questo post fornirà un’introduzione alla geocodifica e alla mappatura dei dati sulla posizione utilizzando il pacchetto ggmap per R, che consente di creare mappe con ggplot. Esistono diversi siti web che possono aiutare a geocodificare i dati sulla posizione e a creare mappe.1 Si può anche utilizzare un’applicazione di sistemi informativi geografici (GIS) su larga scala, come QGIS o ArcGIS. Tuttavia, una comunità attiva di sviluppatori ha reso possibile completare una gamma completa di analisi geografiche, dalla geocodifica dei dati alla creazione di mappe pronte per la pubblicazione, con R.2 La geocodifica e la mappatura dei dati con R, invece che con un’applicazione web o GIS, offre i vantaggi generali dell’uso di un linguaggio di programmazione per l’analisi e la visualizzazione dei dati. Con R, infatti, è possibile scrivere il codice una volta sola e utilizzarlo più volte, oltre a fornire un registro di tutti i passaggi effettuati per la creazione di una mappa.3
Elenco dei paesi, degli stati e delle città del mondo excel
Poco dopo aver pubblicato Tableau Custom Geocoding al di fuori degli Stati Uniti e del Regno Unito, ho ricevuto un’e-mail molto interessante da Richard van Dijk. Richard ha ovviamente apprezzato l’articolo di ieri ed è così gentile e generoso da condividere con noi grandi database geografici di città e codici postali europei. Nella schermata a sinistra potete vedere una visualizzazione Tableau dei codici postali su una mappa europea. I database includono i dati geografici di oltre 250.000 città europee e più di 296.000 codici postali.
Richard ha estratto questi dati da un download del 2009 da geonames.org. Con un piccolo aiuto da parte del team di supporto di Tableau, ha convertito questi download in database di geocodifica accessibili con il software Tableau.
Si noti che i dati non coprono tutti i Paesi europei: Irlanda, Grecia, Bosnia-Erzegovina, Romania, Serbia, Montenegro, Albania, Ucraina, Bielorussia e Stati baltici non sono inclusi. Inoltre, sembrano esserci alcune piccole imprecisioni nel database delle città europee. Per esempio, date un’occhiata alla Spagna o all’Italia.
Elenco delle città in longitudine e latitudine
– nome: tra 6°E e 12°E, emisfero settentrionale tra l’equatore e 84°N, onshore e offshore. Algeria. Austria. Camerun. Danimarca. Guinea Equatoriale. Francia. Gabon. Germania. Italia. Libia. Liechtenstein. Monaco. Paesi Bassi. Niger. Nigeria. Norvegia. São Tomé e Principe. Svalbard. Svezia. Svizzera. Tunisia. Stato della Città del Vaticano.
GeoPandas (e Shapely per i singoli oggetti) fornisce un gran numero di metodi di base per analizzare i dati geospaziali (distanza, lunghezza, centroide, confine, convex_hull, semplificazione, trasformazione, ….), molti di più di quelli che possiamo toccare in questo tutorial.
dissolve può essere pensato per fare tre cose: (a) dissolve tutte le geometrie all’interno di un dato gruppo in un unico elemento geometrico (usando il metodo unary_union), (b) aggrega tutte le righe di dati in un gruppo usando groupby.aggregate() e (c) combina questi due risultati.
Le sovrapposizioni spaziali consentono di confrontare due GeoDataFrame contenenti geometrie poligonali o multipoligonali e di creare un nuovo GeoDataFrame con le nuove geometrie che rappresentano la combinazione spaziale e le proprietà unite. Ciò consente di rispondere a domande come