前言

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1 簡介

Kepler.gl作為一款強大的開源地理資訊資料視覺化工具，可以幫助我們輕鬆製作針對大規模向量資料的視覺化作品，從而輔助資料分析工作。

Kepler.gl製作常規地圖非常簡單方便，稍微摸索一下儀表盤介面就可以get到用法，但有些特殊的地圖則需要額外對資料進行處理或使用Kepler.gl中的一些隱藏功能，比如之前寫過的Python+Kepler.gl輕鬆製作酷炫路徑動畫中介紹過的動態路徑地圖。本文將要介紹的「時間輪播地圖」也是一種比較特殊的地圖，下面我們就將結合實際例子進行介紹。

2 Python+Kepler.gl製作時間輪播地圖

2.1 例項：Uber出行乘客上下車資訊

我們以Uber官方提供的2015年某日紐約乘客上下車資料為例，對應文章開頭Github倉庫中的data.csv，關於Python+Kepler.gl的環境配置可以回顧Python+Kepler.gl輕鬆製作酷炫路徑動畫中的相關內容。

首先我們讀入data.csv資料：

importpandasaspd
fromkeplerglimportKeplerGl

raw=pd.read_csv('data.csv')
raw.head()

需要注意我們的資料中除了必要的經緯度點資訊之外，包含了tpep_pickup_datetime與tpep_dropoff_datetime兩列日期格式的資料，這是繪製日期輪播地圖的關鍵，即我們的資料集中針對每行資料記錄必須有與之相對應的時間資訊。

資料準備完畢，使用下列程式碼向外部匯出Kepler.gl對應的html檔案，因為所有視覺元素我們都單獨手動調整，這裡只需要將目標資料嵌入html檔案即可:

map1=KeplerGl(height=800,data={'layer1':raw})#生成Kepler.gl網頁
map1.save_to_html(file_name='時間輪播地圖示例1.html',data={'layer1':raw})#匯出網頁

在外部開啟前面匯出的html檔案，初始介面如圖2：

首先刪除掉側邊欄Kepler.gl自動識別創建出的全部圖層，我們自己手動建立所需的圖層，以OD線為例：

接著根據資料本身屬性進行適當的視覺元素的調整，這部分看個人喜好，具體步驟略過：

接下來到最重要的步驟，開啟左上角的篩選面板：

點選「Add Filter」，選擇想要作為時間輪播依據資訊的欄位：

地圖右下角隨即出現時間輪播部件：

可以在時間輪播部件中設定時間視窗跨度、播放速度等，下面是我製作出的效果，因為動圖錄制幀數不宜太高，實際比動圖中要流暢很多，你也可以自己自由探索：