Визуализация данных это наиболее эффективный метод иллюстрации и объяснения сложной информации, особенно числовых данных, в простой и удобоваримой форме. Кроме того, при грамотном исполнении, инфографика при интерпретации данных позволяет уменьшить или смягчить систематические ошибки. Один из заслуживающих особого внимания видов визуализации — анимированные фоновые картограммы или хороплеты. И в данной статье мы, используя эти виды, визуализируем пандемию коронавируса, что на данный момент очень актуально.
Но прежде чем начать, давайте разберем определения. Фоновая картограмма или хороплет — это тип тематической карты, на которой области или регионы заштрихованы пропорционально и в соответствии со значением заданного измерения данных.
Статические хороплеты наиболее полезны, когда надо сравнить какие то показатели по регионам. Например, сравнить уровень преступности в данный момент в каждом субъекте Российской Федерации, что можно визуализировать с помощью статической фоновой картограммы.
Анимированная или динамическая фоновая картограмма похожа на статическую, за исключением того, что добавляется время. Это третье измерение делает визуализацию исключительно интересной и мощной.
#Анимированная фоновая картограмма
# Импорт библиотек
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly as py
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
# Чтение данных
df = pd.read_csv("data/covid_19_data.csv")
# Переименуем колонки
df = df.rename(columns={'Country/Region': 'Страна'})
df = df.rename(columns={'ObservationDate': 'Дата'})
df = df.rename(columns={'Confirmed': 'Подтверждено'})
# Манипуляции с оригиналом Dataframe
df_countrydate = df[df['Подтверждено'] > 0]
df_countrydate = df_countrydate.groupby(['Дата', 'Страна']).sum().reset_index()
df_countrydate
# Создание фоновой картограммы
fig = px.choropleth(df_countrydate,
locations="Страна",
locationmode="country names",
color="Подтверждено",
hover_name="Страна",
animation_frame="Дата"
)
fig.update_layout(
title_text='Глобальное распространение короновируса',
title_x=0.5,
geo=dict(
showframe=False,
showcoastlines=False,
))
fig.write_html('Animated_background_cartogram.html', auto_open=True)
