Generar mapas con datos estadísticos, con Python y Plotly

Si necesitas representar diferentes datos estadísticos sobre un mapa del mundo o de un continente o zona del planeta determinado, existe una herramienta muy potente que te permite de forma fácil realizar esta tarea.

Con Python y la librería Plotly podrás mostrar tus datos estadísticos sobre diferentes zonas geográficas.

El código es bien sencillo, y es altamente configurable. Para que Plotly ubique los datos en cada país, es necesario incluir el nombre de dicho país en los datos, el nombre debe estar en formato internacional, por ejemplo “Estados Unidos” debe ser “United States of America“.

import funciones_db as db
import plotly.graph_objects as go
import plotly.offline as opy

datos = db.actores_paises()

fig = go.Figure(go.Choropleth(
    locations = datos['pais'],
    locationmode = "country names",
    z = datos['total'],
    text = datos['pais_a'],
    colorscale = 'Hot',
    autocolorscale = False,
    reversescale = True,
    marker_line_color = '#efefef',
    marker_line_width = 0.5,
    colorbar_ticksuffix = '%',
    colorbar_title = 'Actores',
    )
)

fig.update_layout(
    title_text = 'Número de Actores por Países',
    showlegend = False,
    geo = dict(
        scope = 'world',
        resolution = 50,
        projection_type = 'miller',
        showcoastlines = True,
        showocean = True,
        showcountries = True,
        oceancolor = '#eaeaea',
        lakecolor = '#eaeaea',
        coastlinecolor = '#dadada'
    )
)

fig.show()

En el ejemplo los datos se extraen de una base de datos.

  • locations: Indica el país al que pertenece el dato.
  • locationmode = “country names”: Indica la forma en la que se mostrara la información, es este caso por países. Si llos datos son para un determinado país y quieres mostrar los datos por provincias o estados, se debe cambiar este parametro.
  • colorscale: La paleta de colores que mostrará los datos. Algunas de las paletas disponibles; Brwnyl, Agsunset, Sunsetdark, Magenta, Sunset, Purpor, Purp, Tealgrn, Teal, Bluyl, Aggrnyl, Emrld, Darkmint, Blugrn, Mint, Pinkyl, Peach, Oryel, Redor, Burgyl, Burg, tempo, amp, speed, matter, algae, dense, deep, gray, ice, solar, haline, thermal, turbid, YlOrRd, YlOrBr, YlGnBu, YlGn, Reds, RdPu, RdBu, Purples, Greys, Greens, Rainbow. Lista completa, aqui.
  • scope: Es la parte del globo terraqueo que se mostrará. world, para mostrar todos los continentes. Otros valores para cada continente; “usa” | “europe” | “asia” | “africa” | “north america” | “south america”.
  • projection_type: Es el tipo de mapa que se representará. Admite los siguientes valores; equirectangular, mercator, orthographic, natural earth, kavrayskiy7, miller, robinson, eckert4, azimuthal equal area, azimuthal equidistant, conic equal area, conic conformal, conic equidistant, gnomonic, stereographic, mollweide, hammer, transverse mercator, albers usa, winkel tripel, aitoff, sinusoidal.
  • También es posible personalizar y mostrar/ocultar otros datos del mapa, como la separación de los paises o el color de los oceanos.
  • El código genera un archivo en html, que se abre directamente en el navegador por defecto del sistema.

Algunos ejemplos con Plotly, cambiando los parametros; colorscale, scope y projection_type.

Para visualizar los datos de cada país, tan solo debemos pasar el cursor del ratón por encima de dicho país.

Los mapas pueden ser facilmente incluidos en proyecto de dJango, directamento o a través de javascript.

Plotly es una herramienta muy completa, la cual también permite realizar infinidad de graficas estadisticas a parte de los mapas. Más información de esta completa libreria aqui.



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USGS, digitaliza toda su colección de mapas y los pone a disposición del publico

 

 

La USGS, United States Geological Survey, de Virginia esta acabando de digitalizar toda su colección de mapas de los Estados Unidos y los pone a disposición del publico para su consulta o descarga.

Será curioso ver como eran las ciudades americanas atrás en el tiempo, suponemos que habrá mapas con más de 100 años de antigüedad, donde se podrá comparar el estado anterior y el presente a través de Google Maps.

 

Enlace a la web:

http://nationalmap.gov/

 

Libro para iPad - Grande, Pequeño, Astronómico y cotidiano
 

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