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Como hacer mapas con geopandas y altair

Inauguramos la serie de tutoriales aprendiendo sobre geopandas y altair. Dos bibliotecas de python muy poderosas y cada día más populares para el análisis de datos geográficos y visualización de datos, respectivamente.

Si utilizas python para tus proyectos de análisis de datos lo más probable es que hayas utilizado pandas en algún momento. GeoPandas es una optimización de pandas para trabajar con datos geográficos. En este tutorial aprenderemos lo siguiente:

  • Como leer y manipular nuestros datos geográficos de formato .shp a .geojson
    • también cambiamos el Sistema de Coordenadas de Referencia 👀
  • Como construir gráficos compuestos (en capas) con altair

También aprendemos un poco sobre la anatomía de un gráfico en altair.

nivel conocimiento asumido
principiante-intermedio asumimos conocimientos básicos de python, jupyter y familiaridad con pandas.
Conocimiento básico de altair ayuda mucho pero no es necesario.

Este tutorial es interactivo. Utilizamos la plataforma mybinder.org para que no tengas que instalar nada y puedas seguir el tutorial tan sólo dándole clic a la medalla.
MyBinder creará un espacio en sus servidores donde activará una sesión de Jupyter Lab con el material. Tú sólo tienes que seguir el notebook. Si lo que quieres es descargar el material y probarlo en tu computador puedes clonar el repo de GitHub.
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Este tutorial esta etiquetado como principiante-intermedio porque no es material introductorio a geopandas, altair o jupyter.
¿Estabas buscando eso? No te preocupes, ¡guías y tutoriales introductorios vienen en camino a tacosdedatos!

Por último, este es el primer tutorial que publicamos. Estamos experimentando con el formato y decidimos hacerlo interactivo, simple y directo - te concentras en aprender una sola cosa. Cuéntanos que piensas de este formato en un tuit. ¿Tienes ideas o sugerencias sobre que más deberíamos cubrir en tacosdedatos? Envianos un correo a ✉️ sugerencias@tacosdedatos.com.

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Sergio Sánchez Zavala

Soy investigador asociado de política pública basado en San Francisco, California. Diseñador de visualizaciones de datos

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