用altai在单幅地图上绘制空间数据

Question

我想在地图上绘制空间数据。我想使用streamlit，因为它似乎很容易使用，我想稍微探索一下。
首先，a尝试用他们的内置deck_gl-API绘制我的数据。这很有效，但是由于我需要绘制字形/图标，而且IconLayer还没有内置到streamlit中，所以我需要切换到另一个库。在

我已经读到Altair应该很适合我，而且它也得到了{}的良好支持。 但是，当我不使用vega_datasets中的一个时，我不知道如何用altair创建可视化。在

我的数据位于具有以下结构的数据帧中：

|   latitude   |   longitude   |   temperature   |  
| ------------ | ------------- | --------------- |  
| -122.23123   | 38.2321       | 23              | 
| -122.2321    | 28.2342       | 25              |

如何使用牵牛星创建这样的情节？

如有任何帮助或提示，我们将不胜感激！在

Answer 1

如果您有一个带有纬度和经度列的pandas数据帧，那么您可以在Altair中使用latitude和longitude编码通道。这里有一个使用vega_数据集的示例（它看起来像您的数据）。在

import altair as alt
from vega_datasets import data

df = data.airports()
df = df[df.state=='TX']
df.reset_index(inplace=True)

^{pr2}$

alt.Chart(df).mark_point().encode(
    latitude='latitude',
    longitude='longitude',
    color='index'
)

注意：确保您的latitude和{}数据在WGS-84中(爱普生：4326)投影。在

在你的数据中添加一个基础地图目前有点困难。我相信有人会想出一个很好的方法来使用Vega lite中的新的image mark（将包含在牛郎星4中），因为在Vega中已经有了一个有效的概念证明（issue，editor）。在

更新：

要向地图添加更多上下文，可以使用geopandas添加其他形状：

import geopandas as gpd
gdf = gpd.read_file('https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/master/tests/us-states.json', driver='GeoJSON')
gdf = gdf[gdf.id=='TX']

base = alt.Chart(gdf).mark_geoshape(
    stroke='gray', 
    fill=None
)

pts = alt.Chart(df).mark_point().encode(
    latitude='latitude',
    longitude='longitude',
    color='index'
)

base + pts