告别 Altair 错位：地理数据对齐的终极解决方案

Altair 地理数据错位问题的解决方案

引言

在使用 Altair 绘制伦敦街区和邮政编码分布时，我们可能遇到一个常见问题：边界和点数据错位。本文将深入探讨导致这一问题的原因并提供一个全面的解决方案，以确保数据的正确对齐。

问题识别

当绘制伦敦街区和邮政编码分布时，我们可能会发现边界和点错位。具体来说，边界的内部坐标比典型的纬度和经度值大几个数量级。

根本原因

这种错位通常源于边界数据和点数据所使用的坐标参考系统 (CRS) 不匹配。在本例中，边界数据可能使用与点数据不同的 CRS。

解决方案

要解决此问题，请确保边界数据和点数据使用相同的 CRS。可以通过以下步骤实现：

• 检查两个数据集的 CRS： 使用 crs 属性确定每个数据集的 CRS。
• 将数据集重新投影到通用 CRS： 如果数据集具有不同的 CRS，则需要将它们重新投影到通用 CRS。可以使用 GeoPandas 或其他空间数据分析库中的 transform() 函数来执行重新投影。
• 在 Altair 中设置 CRS： 将数据集重新投影到相同的 CRS 后，将 Altair 图表中的 projection 属性设置为与 CRS 匹配。

附加提示

• 确保数据采用正确格式。边界数据应为 GeoJSON 或 shapefile 格式，点数据应为具有经度和纬度列的表格格式。
• 使用 GeoPandas 等库处理地理空间数据。GeoPandas 提供了用于操作和分析地理空间数据的各种函数。
• 参考 Altair 文档以获取创建地理图表的指导。

示例代码

以下示例代码演示了如何重新投影边界数据并在 Altair 中设置 CRS：

import geopandas as gpd
import altair as alt

# 读取边界数据
boundary_data = gpd.read_file('boundary.shp')

# 读取点数据
point_data = pd.read_csv('points.csv')

# 将边界数据重新投影到 WGS84 CRS
boundary_data = boundary_data.to_crs(epsg=4326)

# 在 Altair 图表中设置 CRS
chart = alt.Chart(boundary_data).mark_geoshape().project('equalEarth')

# 绘制数据
chart.encode(
    color='NAME',
    tooltip=['NAME', 'geometry']
)

通过遵循这些步骤，你可以确保在使用 Altair 绘制时边界和点数据正确对齐。

结论

通过将边界数据和点数据重新投影到相同的 CRS，并在 Altair 图表中设置适当的 CRS，你可以克服伦敦街区和邮政编码分布绘图时的错位问题。通过执行这些步骤，你可以确保在地图上准确地表示数据。

常见问题解答

• 什么是 CRS？
  CRS（坐标参考系统）是一种定义位置的数学模型，用于确保地图和地理空间数据之间的准确对应关系。
• 为什么 CRS 如此重要？
  CRS 对于确保不同数据集和地图之间的地理数据兼容性和准确性至关重要。
• 如何检查数据集的 CRS？
  可以使用 crs 属性或 GeoPandas 的 info 方法来检查数据集的 CRS。
• 可以使用哪些工具重新投影数据集？
  GeoPandas、GDAL 和 QGIS 等库和工具都可以用于重新投影数据集。
• 如何设置 Altair 图表的 CRS？
  可以使用 projection 属性在 Altair 图表中设置 CRS。