用python做交互式地图

数据储存在：https://raw.githubusercontent.com/HEPINGSUN/Maine-Data/main/Maine%20data.csv%EF%BC%8C 这个csv文件中每一列分别为：“OBJECTID”，“Geographic Identifier - FIPS Code”，“Name“，“State“，“County“，“Total households“，“Percent of Households that Have No Computer, Smartphone, or Tablet“，“Percent of Households with No Internet Access”，“Ookla Median Download Speed (Mbps)”，“Ookla Median Upload Speed (Mbps)”以及“Population 2019 (FCC Estimate)”。我的需求是提取“Geographic Identifier - FIPS Code”中以23开头也就是Maine州的数据。计算每一个county所占State的人口百分比记录为“Percent of population”。然后按照0.3“Percent of population+0.3 Percent of Households that Have No Computer, Smartphone, or Tablet+0.3.* Percent of Households with No Internet Access-0.05* Ookla Median Download Speed (Mbps)-0.05* Ookla Median Upload Speed (Mbps)这个公式得到一个值名为INFA，这个值应该对应的是每一个county，使用python实现，并在网站中呈现出一个交互式的地图。

这个问题可以通过gat解决，试试怎么解决

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

以下回答来自chatgpt:

答案：

首先，我们需要读取CSV文件并将其放入Pandas DataFrame中。我们可以使用pandas模块中的read_csv()来完成这个步骤：

import pandas as pd

url = 'https://raw.githubusercontent.com/HEPINGSUN/Maine-Data/main/Maine%20data.csv'
df = pd.read_csv(url)

接下来，我们需要保留以23开头的FIPS代码，这代表着在Maine州的区域。我们可以使用Pandas DataFrame对象中str方法来完成这个步骤：

fips = df[df['Geographic Identifier - FIPS Code'].str.startswith('23')]

接下来，我们需要计算每个州县所占的总人口数，这可以通过将数据按"County"列进行分组，并应用sum()函数来实现：

total_population = fips.groupby('County')['Population 2019 (FCC Estimate)'].sum().reset_index(name='Total Population')

然后，我们需要计算每个县的INFA指数。这可以通过按"County"列进行分组，并应用计算INFA公式的lambda函数来实现。然后，我们可以将INFA值添加到total_population数据框中。

total_population['INFA'] = (0.3 * fips.groupby('County')['Percent of Households that Have No Computer, Smartphone, or Tablet'].mean()) + \
                            (0.3 * fips.groupby('County')['Percent of Households with No Internet Access'].mean()) - \
                            (0.05 * fips.groupby('County')['Ookla Median Download Speed (Mbps)'].mean()) - \
                            (0.05 * fips.groupby('County')['Ookla Median Upload Speed (Mbps)'].mean())

最后，我们需要在交互式地图上显示结果。爆炸可以使用Folium库完成。首先，安装folium库：

!pip install folium

然后，使用以下代码创建一个基本地图：

import folium

m = folium.Map(location=[45.2538, -69.4455], zoom_start=7)

这将创建一个地图，并将地图的初始位置设置为缩放级别为7的Maine州中心。

接下来，我们需要将每个县的名称、INFA指数和总人口数添加到地图上。我们可以使用以下代码完成这个步骤：

for _, row in total_population.iterrows():
    name = row['County'] + ', Maine'
    infavalue = round(row['INFA'], 2)
    populationvalue = int(row['Total Population'])

    folium.Marker(
        location=[fips.loc[fips['County'] == row['County']]['Latitude'].iloc[0],
                  fips.loc[fips['County'] == row['County']]['Longitude'].iloc[0]],
        popup=f'<strong>{name}</strong><br>INFA Value: {infavalue}<br>Total Population: {populationvalue}',
        tooltip=name,
        icon=folium.Icon(color='blue')
    ).add_to(m)

最后，我们需要在Anaconda Prompt或终端命令行中运行以下命令，打开交互式地图：

完整代码如下：

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