Python数据可视化：用Folium和Bokeh制作交互式地图和图表

随着数据时代的到来，数据可视化已经成为了一项必备的技能。Python是一种强大的编程语言，以其各种库和框架而闻名。本文将介绍如何使用两个流行的Python库Folium和Bokeh来创建交互式地图和图表。

Folium是一个基于Leaflet.js的Python库，可用于创建交互式地图。Leaflet.js是一种用于移动设备和桌面计算机的开源JavaScript库，用于在Web地图应用程序中显示交互式地图。Folium提供了一个易于使用的Python接口，它使我们能够使用Python创建自定义地图。Bokeh是另一个流行的Python库，它可用于创建交互式数据可视化。Bokeh提供了一个可视化库和一个Web应用程序框架，用于创建交互式图表和应用程序。

在本文中，我们将使用Folium和Bokeh创建一个交互式地图和图表。我们将使用美国飓风事件的数据作为示例数据。数据包含有关飓风的信息，例如经度，纬度，风速等。

首先，我们将从数据获取开始。我们将使用Pandas库来加载数据并处理数据，以便我们可以使用它在地图和图表中。

```python
import pandas as pd

# Load data
url = 'https://raw.githubusercontent.com/FreeCodeCamp/ProjectReferenceData/master/global-temperature.json'
data = pd.read_json(url)

# Convert data to DataFrame
df = pd.DataFrame(data['monthlyVariance'].values.tolist())
df['year'] = data['year']
```

数据具有以下列：

- 年份
- 月份
- 平均温度
- 温度方差

接下来，我们将创建交互式地图。我们将使用Folium库来创建地图，并使用Leaflet.js来显示地图。我们将在地图上描绘飓风的路径和强度。我们将使用以下代码来创建地图：

```python
import folium

# Create map
map = folium.Map(location=[39.5, -98.35], zoom_start=4)

# Add hurricane path and intensity to map
for lat, lon, wind in zip(df['Latitude'], df['Longitude'], df['Wind']):
    folium.CircleMarker(location=[lat, lon], radius=wind/8, color='red', fill=True).add_to(map)

# Show map
map
```

在这段代码中，我们创建了一个地图。我们将地图的中心定位在北美，缩放级别为4。接下来，我们将使用循环来遍历数据集中的每个飓风，描绘它的路径和强度。我们将使用folium.CircleMarker方法为每个位置创建一个圆圈标记，颜色为红色，并使用风速的大小来调整圆圈的半径。最后，我们使用map方法来显示地图。

现在，我们已经创建了交互式地图，现在我们将使用Bokeh库来创建一个交互式图表。我们将使用一系列演示数据来创建图表，以说明美国飓风事件的时间线。我们将使用以下代码来创建图表：

```python
from bokeh.io import show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool
from bokeh.palettes import Spectral6
from bokeh.transform import factor_cmap

# Create data source
source = ColumnDataSource(df)

# Create figure
p = figure(plot_width=800, plot_height=400, x_axis_label='Year', y_axis_label='Temperature', x_minor_ticks=2)

# Add line to plot
p.line(x='Year', y='Temperature', source=source, line_width=2)

# Add hover tool
hover = HoverTool(tooltips=[('Year', '@Year'), ('Temperature', '@Temperature')])
p.add_tools(hover)

# Show plot
show(p)
```

在这段代码中，我们将数据集转换为数据源，并使用`ColumnDataSource`方法创建数据源。接下来，我们将创建一个绘图对象，该对象将用于绘制数据。我们使用`figure`方法来创建图表，并指定图表的宽度，高度，横坐标和纵坐标轴的标签。接下来，我们使用`p.line`方法添加一条线到图表，该线显示每年的平均温度。我们使用`HoverTool`方法添加鼠标悬停提示，以便我们可以在悬停时查看有关每年平均温度的信息。最后，我们使用`show`方法来显示图表。

我们已经使用Folium和Bokeh创建了交互式地图和图表。这些工具可以帮助我们更好地理解数据，从而更好地做出决策。