Plotly.Express.Scatter_Mapbox: Visualización de datos geoespaciales
Plotly.Express.Scatter_Mapbox es una biblioteca de visualización de datos que te permite representar gráficos geoespaciales. Con esta biblioteca, puedes crear mapas interactivos que muestran la ubicación de tus datos. Es ideal para aquellas personas que desean representar datos de ubicación y hacer análisis a nivel geográfico.
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Instalación
Para instalar Plotly, es necesario contar con Python y pip. Si los tienes, puedes instalar Plotly usando el siguiente comando:
pip install plotly
Además, si deseas crear mapas interactivos que se integren con Mapbox, necesitarás registrarte en su sitio web para obtener una clave de API. Utiliza la siguiente dirección para registrarte: https://www.mapbox.com/studio/account/tokens/
Uso
Importar bibliotecas
Lo primero que debes hacer es importar las bibliotecas necesarias. En este caso, necesitarás importar las bibliotecas de Plotly y de Pandas:
```python
import plotly.express as px
import pandas as pd
```
Importar datos
A continuación, debes importar tus datos. Para este ejemplo, utilizaremos un conjunto de datos ficticio sobre la cantidad de usuarios de una aplicación móvil en diferentes ciudades.
```python
df = pd.read_csv("datos.csv")
```
Crear un mapa
Una vez que has importado tus datos, puedes crear un mapa utilizando la función de Plotly.Express llamada Scatter_Mapbox.
```python
fig = px.scatter_mapbox(df, lat="latitud", lon="longitud", hover_name="ciudad", hover_data=["usuarios"], zoom=4)
fig.show()
```
El parámetro 'latitud' y 'longitud' deben ser las columnas de tu marco de datos que contienen estas coordenadas. El parámetro 'hover_name' debe ser el nombre de la columna que deseas mostrar cuando pasas el puntero del mouse sobre el marcador. El parámetro 'hover_data' debe ser una lista de nombres de columnas que deseas mostrar en la ventana emergente.
Personalización de mapas
Plotly.Express ofrece muchas opciones para personalizar tus mapas. Puedes cambiar el color y el tamaño de los puntos, ajustar el nivel de zoom, agregar capas de mapa personalizadas y más.
```python
fig = px.scatter_mapbox(df, lat="latitud", lon="longitud", hover_name="ciudad", hover_data=["usuarios"], zoom=4,
color="usuarios", size="usuarios", color_continuous_scale="YlOrRd", size_max=15,
mapbox_style="carto-positron")
fig.show()
```
Aquí estamos personalizando el color y el tamaño de los puntos utilizando las columnas 'usuarios', lo que significa que los puntos se verán diferentes según el número de usuarios en cada ciudad. También estamos cambiando el estilo de mapa a 'carto-positron'.
Ejemplos de código
Aquí hay algunos ejemplos de código para que puedas probar. Estos ejemplos utilizan datos ficticios.
```python
import plotly.express as px
import pandas as pd
# Importar los datos
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_february_us_airport_traffic.csv")
df["text"] = df["airport"] + ", " + df["city"] + ", " + df["state"] + "
" + "Numero de vuelos: " + df["cnt"].astype(str)
# Crear el mapa
fig = px.scatter_mapbox(df, lat="lat", lon="long", hover_name="text", hover_data=["cnt"], zoom=3, height=500)
# Agregar capas de mapa personalizadas
fig.update_layout(mapbox_style="open-street-map", mapbox_layers=[
{
"sourcetype": "raster",
"source": [
"https://basemaps.cartocdn.com/gl/dark-matter-gl-style/style.json"
],
},
{
"sourcetype": "raster",
"source": [
"https://basemaps.cartocdn.com/gl/positron-gl-style/style.json"
],
}
])
# Mostrar el mapa
fig.show()
```
Conclusión
Plotly.Express.Scatter_Mapbox es una biblioteca de visualización de datos geoespaciales poderosa y fácil de usar. Con Plotly.Express.Scatter_Mapbox, puedes crear mapas interactivos que muestran la ubicación de tus datos y permiten hacer análisis a nivel geográfico. ¡Explora los datos en el mapa y comparte tus hallazgos con tu equipo o audiencia!
Preguntas frecuentes
¿Cómo puedo cambiar el tamaño de los puntos en el mapa?
Puedes cambiar el tamaño de los puntos en el mapa utilizando el parámetro 'size_max' en la función Scatter_Mapbox. Por ejemplo:
```python
fig = px.scatter_mapbox(df, lat="latitud", lon="longitud", hover_name="ciudad", hover_data=["usuarios"], zoom=4,
size="usuarios", size_max=10)
```
Aquí estamos cambiando el tamaño de los puntos según la columna 'usuarios' y estableciendo el tamaño máximo en 10.
¿Cómo puedo cambiar el estilo de mapa en Plotly.Express.Scatter_Mapbox?
Puedes cambiar el estilo de mapa utilizando el parámetro 'mapbox_style' en la función Scatter_Mapbox. Por ejemplo:
```python
fig = px.scatter_mapbox(df, lat="latitud", lon="longitud", hover_name="ciudad", hover_data=["usuarios"], zoom=4,
mapbox_style="carto-positron")
```
Aquí estamos cambiando el estilo de mapa a 'carto-positron'. Plotly.Express ofrece varios estilos de mapa diferentes que puedes utilizar.
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