如何在Altair中使用GeoJSON数据制作地图？

Question

我对制图和Altair / Vega非常陌生。Altair文档中有一个示例，说明如何制作以美国各州的轮廓开始的地图，该地图的创建基本上是这样的：

states = alt.topo_feature(data.us_10m.url, feature='states')

# US states background
background = alt.Chart(states).mark_geoshape(
    fill='lightgray',
    stroke='white'
)

但我想在不列颠群岛上绘制点。由于vega数据集中只有美国和世界地图，因此我必须创建自己的GeoJSON，不是吗？

因此，我尝试通过运行此博客文章中的一些命令行命令从世界地图上获取不列颠群岛的GeoJSON
，即，

ogr2ogr -f GeoJSON -where "adm0_a3 IN ('GBR','IRL','IMN','GGY','JEY','GBA')" subunits.json ne_10m_admin_0_map_subunits/ne_10m_admin_0_map_subunits.shp

这似乎已经创建了一个GeoJSON文件subunits.json，它可能代表不列颠群岛。但是我怎样才能把它带入Altair？还是有另一种使用Altair制作不列颠群岛地图的方法？

Answer 1

您引用的示例在使用topojson结构化数据时使用结构geojson化数据。因此，您可能需要：

# remote geojson data object
url_geojson = 'https://raw.githubusercontent.com/mattijn/datasets/master/two_polygons.geo.json'
data_geojson_remote = alt.Data(url=url_geojson, format=alt.DataFormat(property='features',type='json'))

# chart object
alt.Chart(data_geojson_remote).mark_geoshape(
).encode(
    color="properties.name:N"
).properties(
    projection={'type': 'identity', 'reflectY': True}
)

欲了解更多信息，请继续阅读

更新 ：由于直接支持Altair版本3.3.0，因此支持GeoDataFrame（geopandas）。支持的所有对象也是如此__geo_interface__。

下面讨论了变体：

1. 内联GeoJSON
2. 内联TopoJSON
3. 来自URL的TopoJSON
4. URL的GeoJSON

解释之间的差异geojson和topojson结构化的json文件，并在牛郎星它们的用法

import geojson
import topojson
import pprint
import altair as alt

内联GeoJSON

我们首先创建一个包含两个要素的集合，即两个相邻的多边形。

我们将以GeoJSON数据格式创建的两个多边形的示例：

feature_1 = geojson.Feature(
    geometry=geojson.Polygon([[[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 1], [0, 0]]]),
    properties={"name":"abc"}
)
feature_2 = geojson.Feature(
    geometry=geojson.Polygon([[[1, 0], [2, 0], [2, 1], [1, 1], [1, 0]]]),
    properties={"name":"def"}
)
var_geojson = geojson.FeatureCollection([feature_1, feature_2])

通过漂亮地打印变量来检查创建的GeoJSON var_geojson

pprint.pprint(var_geojson)



{'features': [{'geometry': {'coordinates': [[[0, 0],
                                             [1, 0],
                                             [1, 1],
                                             [0, 1],
                                             [0, 0]]],
                            'type': 'Polygon'},
               'properties': {'name': 'abc'},
               'type': 'Feature'},
              {'geometry': {'coordinates': [[[1, 0],
                                             [2, 0],
                                             [2, 1],
                                             [1, 1],
                                             [1, 0]]],
                            'type': 'Polygon'},
               'properties': {'name': 'def'},
               'type': 'Feature'}],
 'type': 'FeatureCollection'}

可以看出，这两个Polygon Features嵌套在features对象中，并且geometry是每个的一部分feature。

Altair能够json使用中的property键来解析嵌套对象format。以下是此类示例：

# inline geojson data object
data_geojson = alt.InlineData(values=var_geojson, format=alt.DataFormat(property='features',type='json'))

# chart object
alt.Chart(data_geojson).mark_geoshape(
).encode(
    color="properties.name:N"
).properties(
    projection={'type': 'identity', 'reflectY': True}
)

内联TopoJSON

TopoJSON是GeoJSON的，其中所述的延伸geometry的features是从命名为顶层对象称为arcs。这样就可以在几何图形上应用哈希函数，因此每个共享arc仅应存储一次。

我们可以将var_geojson变量转换为topojson文件格式结构：

var_topojson = topojson.Topology(var_geojson, prequantize=False).to_json()
var_topojson



{'arcs': [[[1.0, 1.0], [0.0, 1.0], [0.0, 0.0], [1.0, 0.0]],
          [[1.0, 0.0], [2.0, 0.0], [2.0, 1.0], [1.0, 1.0]],
          [[1.0, 1.0], [1.0, 0.0]]],
 'objects': {'data': {'geometries': [{'arcs': [[-3, 0]],
                                      'properties': {'name': 'abc'},
                                      'type': 'Polygon'},
                                     {'arcs': [[1, 2]],
                                      'properties': {'name': 'def'},
                                      'type': 'Polygon'}],
                      'type': 'GeometryCollection'}},
 'type': 'Topology'}

现在，嵌套geometry对象被替换，arcs并按索引引用到顶级arcs对象。FeatureCollection现在我们可以拥有多个objects，而不是只有一个，我们转换FeatureCollection后的结果data以a形式存储在密钥中GeometryCollection。

注意：键名data是任意的，并且在每个数据集中都不同。

Altair能够使用其中的键来解析格式化结构中的嵌套data对象，同时声明它是一个。以下是此类示例：topojson``feature``format``topojson
type

# inline topojson data object
data_topojson = alt.InlineData(values=var_topojson, format=alt.DataFormat(feature='data',type='topojson'))

# chart object
alt.Chart(data_topojson).mark_geoshape(
).encode(
    color="properties.name:N"
).properties(
    projection={'type': 'identity', 'reflectY': True}
)

来自URL的TopoJSON

topojson如果可以通过URL访问该文件，则还存在一种从文件中提取对象的快捷方式：

alt.topo_feature(url, feature)

topojson通过网址引用文件的Altair示例

# remote topojson data object
url_topojson = 'https://raw.githubusercontent.com/mattijn/datasets/master/two_polygons.topo.json'
data_topojson_remote = alt.topo_feature(url=url_topojson, feature='data')

# chart object
alt.Chart(data_topojson_remote).mark_geoshape(
).encode(
    color="properties.name:N"
).properties(
    projection={'type': 'identity', 'reflectY': True}
)

URL的GeoJSON

但是对于geojson可通过URL访问的文件，没有这样的简写，应按以下方式链接：

alt.Data(url, format)

geojson通过网址引用文件的Altair示例

# remote geojson data object
url_geojson = 'https://raw.githubusercontent.com/mattijn/datasets/master/two_polygons.geo.json'
data_geojson_remote = alt.Data(url=url_geojson, format=alt.DataFormat(property='features',type='json'))

# chart object
alt.Chart(data_geojson_remote).mark_geoshape(
).encode(
    color="properties.name:N"
).properties(
    projection={'type': 'identity', 'reflectY': True}
)