Primeiras aulas do curso GeoPandas Parte 2: visualização com mapas interativos

GeoPandas Parte 2: visualização com mapas interativos

Conhecendo o censo demográfico - Introdução

Muito boas vindas a mais um treinamento da Alura. Meu nome é Rodrigo e serei o instrutor nessa continuação do curso de GeoPandas, o GeoPandas II. Como pré-requisito é interessante ter visto o primeiro curso ou ter conhecimento de Pandas.

Nesse módulo nos manteremos desenvolvendo o mesmo projeto para continuar com os recursos associados à sala de aula. Esse curso terá todos os Notebooks, dados que foram utilizados no primeiro curso, então só será necessário fazer o download e extrair os arquivos no computador.

O projeto é agregar valor ao Dataset, que tem somente as informações de georreferenciamento - longitude e latitude. A partir dessas informações, agregaremos valor ao nosso Dataset. Construímos anteriormente as distâncias dos pontos até determinadas características da cidade. Selecionamos pontos que estavam dentro de uma determinada região geográfica e eliminamos outras, o que é uma forma de tratamento dos dados.

Aqui, faremos junções, trabalhando com dados do Censo geográfico do IBGE, por exemplo. Existem setores censitários que são áreas com determinado número de domicílios. Esses setores contém informações dos domicílios, como a renda média. Atribuiremos essa renda ao nosso Dataset, utilizando o georreferenciamento. Além disso, faremos as visualizações mostradas no primeiro módulo na aula inaugural, de um mapa de marcadores clusterizados.

No próximo vídeo, faremos uma revisão do que foi feito anteriormente no primeiro módulo para começar a entender em qual direção estamos caminhando e para uma recapitulação.

Conhecendo o censo demográfico - Entendendo o projeto

Agora faremos uma revisão do que foi feito no primeiro módulo do curso.

O projeto foi iniciado dentro de um drive, em Usuários, localizado dentro da pasta "Geopandas". Dentro dela haverá o arquivo Start Jupyter, que é um arquivo .bat. Clicando com o botão direito do mouse e selecionando "Editar" veremos apenas escrito "jupyter notebook". Clicando duas vezes nele, será aberto o projeto em nosso navegador padrão, com a pasta contendo os seguintes arquivos.

* 01. Dados
* 02. Iniciando Geopandas
* 03. Tratamento de dados
* 04. Obtendo Distâncias
* Start Jupyter bat

Os 01.Dados estarão associados aos recursos das válvulas. Poderemos fazer o download de todas essas pastas, e elas virão organizadas dessa maneira. Nesta pasta encontraremos:

* 01.Dados

* Censo 2010
* Mapas
* Transporte
* Vegetação e Uso do Sola
* dados.txt

No arquivo seguinte teremos as pastas com os notebooks que foram criados no primeiro modulo.

* 02.Iniciando com o Geopandas 

* 01.Conhecendo o Geopandas.ipynb
* 02.Criando Shape.files.ipynb
* 03.Transformando DataFrame em GeoDataFrame.ipynb
* 04.Modificando o Sistema de Coordenadas.ipynb
* UTM_Brasil png

Em 01.Conhecendo o Geopandas vê-se que iniciamos o curso começando a entender o GeoPandas, abrimos um arquivo, criamos um mapa, vimos que esse arquivo GeoDataFrame.ipynb tem como informação extra a Geometry, entendemos como ela funciona e criamos algumas figuras utilizando tal pasta. Se quisermos rodar todas as pastas de uma vez, vamos abrir este notebook indo até "Cell > Run All". Caso queiramos rodar uma a uma, clicaremos na respectiva célula e usaremos o comando de atalho "Shift+Enter".

Em 02.Criando Shape.files.ipynb, trabalhamos o arquivo do IBGE que contém nossa fonte de dados. Visualizamos esses dados, fizemos seleção de apenas um município dentro do estado do Rio de Janeiro (o município do Rio de Janeiro) e depois o salvamos em um novo Shape.file. Usaremos esse arquivo como nossa base.

Em Transformando DataFrame em GeoDataFrame vimos que essa transição é bem simples. Ela foi realizada porque nossos dados pertencem a um Dataset que possui latitude e longitude, e veio em formato .txt. A partir desse Dataset criamos um GeoDataFrame. Por meio da coluna de longitude e latitude, criamos a coluna de diometria. Em seguida, fizemos a modificação do CRS e também tivemos algumas aulas teóricas em todos esses cursos para entendermos seu funcionamento e como modificá-lo.

AreaBairroCidadeEnderecoEstadoLatitudeLongitudeQuartosSuítesVagasTipoTransacaoValor
0138Recreio dos BandeirantesRio de JaneiroRua Vicente ScofanoRJ-23.016455-43.452945313ApartamentoVenda1095000
1133Freguesia (Jacarepaguá)Rio de JaneiroRua PotiguaradRJ-22.943199-43.300517100ApartamentoVenda650000
246PilaresRio de JaneiroRua Professor Carneiro FelipeRJ-22.873849-43.300517100ApartamentoVenda150000
365Barra da TijucaRio de JaneiroAvenida Salvador AllendeRJ-22.984787-43.412703211ApartamentoVenda430000
485GáveaRio de JaneiroRua Marquês de São VicenteRJ-14.235004-51.925280212ApartamentoVenda18000000
5260Recreio dos BandeirantesRio de JaneiroRua Desembargador Paulo AlonsoRJ-23.018927-43.477505312ApartamentoVenda1150000
674TijucaRio de JaneiroRua Amoroso CostaRJ-22.933575-43.247109321ApartamentoVenda595000

Em seguida fizemos um tratamento dos dados, porque alguns estavam rotulados como do município do RJ, mas com informações de latitude e longitude de fora dele. Como era importante utilizar essas informações em nosso projeto, eliminamos esses casos utilizando um recurso que o GeoPandas nos oferece e permite apontar se um ponto pertence ou não a uma área geográfica. Caso pertença, nós o mantínhamos. Senão, o eliminamos. Assim, mantivemos apenas os dados do município do Rio de Janeiro.

Depois entramos no cálculo das distâncias, começando com a menor distância de um imóvel até uma estação de metrô, ou seja, a estação de metrô mais próxima dele. Calculamos essas distâncias em quilômetros e criamos uma variável que inserimos em nosso Dataset. Depois usamos uma técnica para agrupar informações de diferentes estações de metrô, trem, etc. Ou seja, recalculamos a menor distância até o devido "Sistema de transporte".

No final fizemos a distância até as praias, uma vez que a informação do preço de um imóvel está relacionado a distância entre ele e a orla da praia.

Esse foi um resumo do que foi feito no módulo passado. No atual, construiremos mais informações e geraremos suas visualizações.

Conhecendo o censo demográfico - Instalando o Folium

Para iniciar o segundo módulo de GeoPandas, primeiramente vamos preparar o ambiente. Como trabalharemos com visualizações criando mapas, precisaremos instalar uma nova biblioteca. Na ferramenta de busca (Google), procuraremos "install folium"

Dentre as opções, é mais recomendado o uso de Folium : Anaconda Cloud licenciado pelo MIT. Caso haja algum problema no momento de instalação, poderemos tentar outras opções. É importante se atentar a quantidade de downloads da licença. Quanto maior, melhor, pois isso indicará que essa provavelmente é uma fonte mais confiável. Existe também a possibilidade de instalar usando o pip install folium.

É indicado usar conda install -c conda-forge folium copiando-a e colando no Prompt de comando. Depois da colagem apertaremos "Enter" e a instalação será feita.

Continuaremos o curso conforme a instação se complete.

Sobre o curso GeoPandas Parte 2: visualização com mapas interativos

O curso GeoPandas Parte 2: visualização com mapas interativos possui 150 minutos de vídeos, em um total de 46 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Data Science em Data Science, ou leia nossos artigos de Data Science.

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