Python+Kepler.gl轻松制图、制作时间轮播地图

一、 简介

Kepler.gl 是由Uber开源的一款地理数据可视化工具， 作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具，可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品，从而辅助数据分析工作。

Kepler.gl制作常规地图非常简单方便，稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法，但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能。本文将要介绍的**「时间轮播地图」**也是一种比较特殊的地图，下面我们就将结合实际例子进行介绍。

二、Kepler.gl展示数据并制作地图

1. 打开Kepler.gl官网的demo链接

2. 输入一个CSV文件，里面包含id、Longitude（经度）、Latitude（纬度）、高程（Height）、name（名称）、tmean（日均温）

3. 添加这个CSV文件，就会显示效果图，我们可以在左侧栏目，调整样式，可以修改符号的大小、颜色、外轮廓、以及展示方式，还可以进行分级设色、动态显示。

4. 图表的样式比较丰富，可以根据我们的数据，选择合适的样式，与pyecharts,matplotlib等库的配置方式不一样，在Kepler中你不需要写很多关于颜色，图表类型等等方面的配置代码，你只需要在窗口通过鼠标操作就好了 。（注意：图像渲染依靠浏览器端也就是个人的电脑，而不是服务器端）

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三、 Python+Kepler.gl制作时间轮播地图

1. 首先我们读入data.csv数据，数据准备完毕，使用代码向外部导出Kepler.gl对应的html文件，因为所有视觉元素我们都单独手动调整，这里只需要将目标数据嵌入html文件即可。 需要注意我们的数据中除了必要的经纬度点信息之外，包含了 time这个日期字段这是绘制日期轮播地图的关键，即我们的数据集中针对每行数据记录必须有与之相对应的时间信息。

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

"""
@File    : 动态可视化1.py
@Author  : [e-mail]
@Time    : 2020/07/16 21:00
@notice  :
"""
import pandas as pd
from keplergl import KeplerGl

#通过全国七八九月的日均温数据进行渲染
raw = pd.read_csv('./data-use/2019-789.csv')
map1 = KeplerGl(height=800, data={'layer1': raw})  # 生成Kepler.gl网页
map1.save_to_html(file_name='output/时间轮播地图示例2019-789.html', data={'layer1': raw})  # 导出网页

2. 打开这个HTML文件，就会显示到初始界面，我们在初始界面调整样式。

3. 根据数据本身属性进行适当的视觉元素的调整，这部分看个人喜好，具体步骤略过。 打开左上角的筛选面板， 点击**「Add Filter」**，选择想要作为时间轮播依据信息的字段，地图右下角随即出现时间轮播部件，可以在时间轮播部件中设置时间窗口跨度、播放速度等…

4. 下面是我制作出的效果，因为动图录制帧数不宜太高，实际比动图中要流畅很多，你也可以自己*探索 。

四、结尾

        还有很多有趣的功能等待着你去探索和实践，喜欢的朋友们可以点个关注，后续将持续更新，精彩无限^ - ^

• 文章参考：
  Python+Kepler.gl轻松制作时间轮播地图

本文地址：https://blog.csdn.net/qq_41441896/article/details/107441885