Gerar um mapa com a classificação dos municípios do Estado de Tocantins em relação ao número de focos ocorridos no mês de setembro de 2016.
In [17]:
# encoding: utf-8
%matplotlib inline
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
In [18]:
focos = gpd.read_file("/home/labgeo6/Willian/PythonGilberto/Focos2016/Focos.2016-01-01.2016-12-31.shp")
#focos.dtypes
In [19]:
focos["timestamp"] = pd.to_datetime(focos["DataHora"])
In [20]:
focos_to = focos[focos.Estado == 'Tocantins']
focos_to_set = focos_to[focos.timestamp.dt.month == 9]
In [21]:
focos_to_set.head(2)
Out[21]:
In [22]:
#Base de municípios do IBGE
municipios = gpd.read_file("/home/labgeo6/Willian/PythonGilberto/Municipios_BR/BRMUE250GC_SIR.shp")
In [23]:
#Tocantins: 17
#Minas Gerais: 31
#Rio Grande do Sul:43
#Separando apenas os municípios do estado do Tocantins
munic_to = municipios[municipios["CD_GEOCMU"].str[0:2] == "17"]
In [24]:
#Como os Sistema de Referência são diferentes....
#epsg: 4674 -> SIRGAS2000
focos_to_set.crs = {'init': 'epsg:4674'}
munic_to.crs = {'init': 'epsg:4674'}
In [25]:
# Agrupando os dados
To_join = gpd.sjoin(focos_to_set, munic_to, how="right", op='intersects')
In [26]:
To_join.head(2)
Out[26]:
In [27]:
munic_to_2 = munic_to.set_index('NM_MUNICIP')
In [28]:
#focos_selected = To_join.groupby("Municipi").Municipi.count()
focos_selected = To_join.groupby("NM_MUNICIP").Municipi.count()
focos_selected.index.name = "Municipios"
focos_selected.name = "Numero de focos por municipio em Tocantins, para Setembro de 2016"
focos_selected.head()
Out[28]:
In [29]:
focos_to_mu = pd.concat([munic_to_2, focos_selected], axis=1)
focos_to_mu.head()
Out[29]:
In [30]:
mapaFocos = focos_to_mu.plot(column='Numero de focos por municipio em Tocantins, para Setembro de 2016', \
figsize = (20, 15), k=6, legend = True, scheme = 'Fisher_jenks')
mapaFocos.plot();
In [ ]:
In [ ]: