Aprenda Agregando Dados Espaciais | Técnicas de Análise Espacial

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A agregação de dados espaciais permite resumir e analisar feições geográficas com base em atributos compartilhados. Com o geopandas, é possível utilizar o método groupby() juntamente com funções de agregação para responder a perguntas como "Qual é a área total de parques em cada cidade?" ou "Quantas escolas existem em cada distrito?" Essas técnicas são essenciais para extrair insights significativos de conjuntos de dados geoespaciais complexos.


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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))

Após realizar a agregação, interpreta-se os resultados em um contexto espacial. Por exemplo, ao agrupar países por continente e somar suas populações, é possível comparar a distribuição populacional globalmente. Calcular a área média dos países por continente auxilia na compreensão de padrões espaciais, como quais continentes possuem tamanhos médios de países maiores ou menores. A agregação não se limita a contagens ou somas; também é possível calcular médias, mínimos, máximos ou estatísticas personalizadas, conforme os objetivos da análise. Esses resumos são especialmente valiosos quando visualizados em mapas, tornando padrões e tendências imediatamente perceptíveis.

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