空间数据可视化神器keplergl
作者：Peter
来源：尤而小屋
今天给大家介绍一款超赞的空间（地理）数据可视化神器：keplergl。小编最近偶然发现的这个神器是Uber完全开源的，也是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具。
通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能。下面有3个主要的学习地址：
1、官网地址：https://kepler.gl/
2、jupyter notebook使用手册地址：https://github.com/keplergl/kepler.gl/tree/master/docs/keplergl-jupyter#geojson
3、案例地址：https://github.com/keplergl/kepler.gl/tree/master/bindings/kepler.gl-jupyter/notebooks
安装
keplergl的安装是非常简单的。如果报错，请自行百度或者谷歌解决，小编是一次性装成功的❤️
pip install keplergl
惊艳图
一大波惊艳图形来了：
案例入门
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from keplergl import KeplerGl
# 创建对象
kep1 = KeplerGl(height=600)
# 激活对象，加载到jupyter notebook中
kep1
可以看到，运行了基本代码后在Jupyter中直接就产生了内置的图形，图形本身也是动态的；暗黑色的背景也是小编喜欢的：
添加数据
keplergl默认是可以添加3种形式的数据：
csv GeoJSON DataFrame
csv格式
本地目录下有一份csv数据：china.csv，记录的是我国各个省份的经纬度：
with open("china.csv","r") as f:
csv_data = f.read()
# add_data添加数据
kep1.add_data(data=csv_data, name="csv_kep")
kep1
DataFrame格式
china = pd.read_csv("china.csv")
kep1.add_data(data=china, name="dataframe_kep")
kep1
GeoJson格式
url = 'http://eric.clst.org/assets/wiki/uploads/Stuff/gz_2010_us_040_00_500k.json'
country_gdf = gpd.read_file(url) # geopandas读取json文件
kep1.add_data(data=country_gdf, name="state")
kep1
自定义图形
Keplergl的自定义方法：关键性按钮。进去了之后就可以自定义操作
配置的保存及复用
实例化kep的配置可以保存在后面的实例对象中复用：
1、保存：
# 保存成文件
with open('config1.py','w') as f:
f.write('config={}'.format(kep1.config))
# 运行：魔法命令%run
%run config1.py
2、复用
kep2 = KeplerGl(height=400,
data={"layer1":df},
config=kep1.config # kep1的配置
)
kep2
保存图形
1、简约版本，主要是文件名
kep1.save_to_html(file_name="first_kep.html")
2、完整版本：文件名、配置、数据、可读性
# 4个参数
kep1.save_to_html(file_name="first_kep.html",
data={'data_1':china},
config=config,
read_only=True
)
在线操作
上面显示的操作都是在notebook中完成的，我们也可以直接在线操作：https://kepler.gl/demo
等认真研究过这个工具之后再分享更多的文章，这个库值得好好研究
觉得不错，请点个在看