Räumliche Datenaggregation
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Die Aggregation räumlicher Daten ermöglicht es, geografische Merkmale anhand gemeinsamer Attribute zusammenzufassen und zu analysieren. Mit geopandas kann die Methode groupby() zusammen mit Aggregationsfunktionen verwendet werden, um Fragen wie „Wie groß ist die Gesamtfläche der Parks in jeder Stadt?“ oder „Wie viele Schulen gibt es in jedem Bezirk?“ zu beantworten. Diese Techniken sind unerlässlich, um aus komplexen Geodaten sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
123456789101112131415161718192021222324252627import geopandas as gpd import pandas as pd # 1. Load the open-source global dataset from the public URL url = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_110m_admin_0_countries.geojson" world = gpd.read_file(url) # 2. Clean up column names to uppercase world.columns = world.columns.str.upper() # 3. Tell GeoPandas to look at the uppercase 'GEOMETRY' column now world = world.set_geometry("GEOMETRY") # EPSG:8857 is the Equal Earth projection, great for global land area calculations world['CALC_AREA'] = world.to_crs(epsg=8857).geometry.area # 5. Perform the Aggregation (The 'groupby' step) continent_summary = world.groupby('CONTINENT').agg( Total_Population=('POP_EST', 'sum'), Average_Country_Size=('CALC_AREA', 'mean'), Total_Countries=('CONTINENT', 'count') ).reset_index() # 6. Interpret the results print("Spatial Aggregation Results by Continent ") pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x) print(continent_summary.to_string(index=False))
Nach der Aggregation werden die Ergebnisse im räumlichen Kontext interpretiert. Beispielsweise kann durch das Gruppieren von Ländern nach Kontinent und das Summieren ihrer Bevölkerungszahlen die weltweite Bevölkerungsverteilung verglichen werden. Die Berechnung der durchschnittlichen Fläche der Länder pro Kontinent hilft, räumliche Muster zu erkennen, etwa welche Kontinente größere oder kleinere durchschnittliche Landesgrößen aufweisen. Die Aggregation ist nicht auf Zählungen oder Summen beschränkt; es können auch Mittelwerte, Minimal- und Maximalwerte oder benutzerdefinierte Statistiken berechnet werden, je nach Analyseziel. Diese Zusammenfassungen sind besonders wertvoll, wenn sie auf einer Karte visualisiert werden, da Muster und Trends sofort erkennbar werden.
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