Python互动地图制作：使用geopandas、shapely和folium可视化Excel数据

在Python中，有许多库可以帮助我们创建交互式地图。其中，geopandas、shapely和folium是常用的三个库。首先，我们需要确保安装了这些库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：

1. geopandas: pip install geopandas
2. shapely: pip install shapely
3. folium: pip install folium
   下面是一个简单的例子，演示如何使用这些库将Excel数据可视化为交互式地图。
   步骤1：读取Excel数据
   首先，我们需要读取Excel文件中的数据。可以使用pandas库来完成这个任务。假设我们的Excel文件名为data.xlsx，并且我们想要读取名为Sheet1的工作表。

   import pandas as pd
   data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

   步骤2：地理编码
   在可视化的过程中，我们需要将地理数据（例如城市、经纬度等）转换为地理对象，这样才能在地图上显示。这需要使用geopandas和shapely库。
   首先，我们需要将经纬度数据转换为GeoDataFrame格式，并指定其坐标系为WGS84（即GPS坐标系）。然后，我们可以使用geopandas的map_locations函数将GeoDataFrame中的经纬度转换为实际的地标名称（如城市名称）。在这个过程中，我们可以使用shapely的Point类和fiona的open函数来读取shapefile文件（包含地标名称和经纬度的文件）。

   import geopandas as gpd
   from shapely.geometry import Point
   from fiona.crs import from_epsg
   gdf = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=gpd.points_from_xy(data['longitude'], data['latitude']))
   gdf.crs = from_epsg(4326)
   gdf = gdf.map_locations(lambda x: Point(x.x, x.y))

   步骤3：创建交互式地图
   最后，我们可以使用folium库来创建交互式地图。首先，我们需要创建一个Map对象，并设置其中心点坐标和缩放级别。然后，我们可以使用GeoJson格式将GeoDataFrame中的数据添加到地图上。最后，我们可以通过添加标记、热图等来进一步美化地图。

   m = folium.Map(location=[data['latitude'].mean(), data['longitude'].mean()], zoom_start=5)
   m.geo_json(geo_data=gdf, popup=True, line_opacity=0.6)
   m.save('map.html')

   以上就是使用Python的geopandas、shapely和folium库将Excel数据可视化为交互式地图的简单步骤。在实际应用中，您可能需要根据具体的数据和需求进行一些调整。希望这个例子能帮助您开始使用这些库来创建交互式地图。