Impara Aggregazione dei dati spaziali | Tecniche di Analisi Spaziale

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L'aggregazione dei dati spaziali consente di riassumere e analizzare le caratteristiche geografiche in base ad attributi condivisi. Con geopandas, è possibile utilizzare il metodo groupby() insieme a funzioni di aggregazione per rispondere a domande come "Qual è l'area totale dei parchi in ciascuna città?" oppure "Quante scuole ci sono in ogni distretto?" Queste tecniche sono fondamentali per estrarre informazioni significative da dataset geospaziali complessi.


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import 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))

Dopo aver eseguito l'aggregazione, si interpretano i risultati in un contesto spaziale. Ad esempio, raggruppando i paesi per continente e sommando le loro popolazioni, è possibile confrontare la distribuzione della popolazione a livello globale. Calcolare l'area media dei paesi per continente aiuta a comprendere i pattern spaziali, come quali continenti presentano dimensioni medie dei paesi maggiori o minori. L'aggregazione non si limita a conteggi o somme; è possibile calcolare anche medie, minimi, massimi o statistiche personalizzate, a seconda degli obiettivi dell'analisi. Questi riepiloghi sono particolarmente utili se visualizzati su una mappa, rendendo immediatamente evidenti pattern e tendenze.

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