Python使用folium excel绘制point_Python

Python使用folium excel绘制point

2021-05-11 00:42staHuri Python

今天小编就为大家分享一篇关于Python使用folium excel绘制point，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

使用folium excel 绘制point

制作内容

根据气象台资料获得的点进行绘制
对一个特殊的点做特别的标注
数据来源

				?

									#!/usr/bin/env python

									# -*- coding: utf-8 -*-

									# @file : map03.py

									# @author: huifer

									# @date : 2018/6/28

									import pandas as pd

									import math

									import folium

									def degree_conversion_decimal(x):

									  """

									  度分转换成十进制

									  :param x: float

									  :return: integer float

									  """

									  integer = int(x)

									  integer = integer + (x - integer) * 1.66666667

									  return integer

									def distance(origin, destination):

									  """

									  经纬度计算两点距离

									  :param origin:

									  :param destination:

									  :return:

									  """

									  lat1, lon1 = origin

									  lat2, lon2 = destination

									  radius = 6371 # km

									  dlat = math.radians(lat2 - lat1)

									  dlon = math.radians(lon2 - lon1)

									  a = math.sin(dlat / 2) * math.sin(dlat / 2) + math.cos(math.radians(lat1)) \

									    * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) * math.sin(dlon / 2)

									  c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))

									  d = radius * c

									  return d

									# 数据准备

									data = pd.read_excel('surf_chn_mul_hor_station.xlsx')

									# 修改成十进制 以及保留1一位小数

									data['经度'] = data['经度'].apply(degree_conversion_decimal)

									data['纬度'] = data['纬度'].apply(degree_conversion_decimal)

									data['观测场拔海高度（米）'] = data['观测场拔海高度（米）'].apply(lambda x: round(x, 1))

									data['气压传感器拔海高度（米）'] = data['气压传感器拔海高度（米）'].apply(lambda x: round(x, 1))

									# 保存新的文件

									# data.to_csv('气象站信息十进制.csv')

									data["距离杭州(km)"] = data.apply(lambda r: distance((r['纬度'], r['经度']), (30.14, 120.1)), axis=1)

									# print(data[data['距离杭州(km)']<100].sort_values('距离杭州(km)'))

									# 选择除了杭州以外的内容

									selected_st = data[data['距离杭州(km)'] < 100].sort_values('距离杭州(km)').iloc[1::]

									# 展示地图

									# 提取数据

									hzdata = data.ix[data['站名'] == '杭州', ['站名', '纬度', '经度']]

									mymap = folium.map(location=[hzdata.iloc[0]['纬度'], hzdata.iloc[0]['经度']])

									icon_hz = dict(

									  prefix='fa', color='red', icon_color='darkred', icon='cny'

									)

									icon = folium.icon(**icon_hz)

									folium.marker(

									  location=[hzdata.iloc[0]['纬度'], hzdata.iloc[0]['经度']],

									  popup="杭州",

									  icon=icon

									).add_to(mymap)

									for i in range(len(selected_st)):

									  name = selected_st.iloc[i]['站名']

									  x = selected_st.iloc[i]['纬度']

									  y = selected_st.iloc[i]['经度']

									  test = folium.html(

									    '<b>name:{}</b></br> <b>x:{}</b></br> <b>y:{}</b></br>'.format(name, x, y),

									    script=true)

									  popup = folium.popup(test, max_width=2650)

									  folium.marker(

									    location=[x, y],

									    popup=popup,

									  ).add_to(mymap)

									mymap.save("test.html")