如何制作计数型Choropleth地图？解决WMUNIT_CODE多多边形合并问题

1. 预处理Excel数据：统计每个WMUNIT_CODE的实例数 #

先对xlsx中的原始数据按WMUNIT_CODE分组计数，避免重复记录导致合并冲突。以下是两种工具的实现方式：

Python pandas实现 #

import pandas as pd

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel("your_data.xlsx")

# 先按筛选条件过滤数据（时间范围、物种、检测方法）
filtered_df = df[
    (df["date"] >= "2020-01-01") &
    (df["date"] <= "2023-12-31") &
    (df["species"] == "目标物种") &
    (df["detection_method"] == "相机陷阱")
]

# 分组统计每个WMUNIT_CODE的实例数
count_df = filtered_df.groupby("WMUNIT_CODE").size().reset_index(name="instance_count")

ArcGIS工具实现 #

使用汇总统计数据工具：

• 输入表选你的xlsx数据
• 分组字段选WMUNIT_CODE
• 统计类型选计数，输出包含WMUNIT_CODE和计数字段的汇总表

2. 处理地理数据库中多多边形对应同一WMUNIT_CODE的情况 #

针对同一代码对应多个多边形的问题，有两种可选方案：

方案A：合并同代码的多边形为单个要素（简化图层） #

如果不需要保留单个多边形的细节，可将同一WMUNIT_CODE的多边形合并：

• ArcGIS中用融合工具：输入WMUNIT图层，融合字段选WMUNIT_CODE，输出新图层（每个代码对应一个合并后的多边形）
• GeoPandas中用dissolve方法：

import geopandas as gpd

# 读取地理数据库中的WMUNIT图层
gdf = gpd.read_file("your_geodatabase.gdb", layer="WMUNIT_layer")

# 按WMUNIT_CODE融合多边形
merged_gdf = gdf.dissolve(by="WMUNIT_CODE", as_index=False)

方案B：保留多多边形，直接关联统计计数 #

如果需要保留原始多边形，直接通过WMUNIT_CODE将统计数据连接到原图层：

• ArcGIS中用连接字段工具：输入WMUNIT图层，连接字段选WMUNIT_CODE，连接表选预处理后的计数表，匹配字段保持一致
• GeoPandas中用merge方法：

# 合并地理数据与统计数据
final_gdf = gdf.merge(count_df, on="WMUNIT_CODE", how="left")
# 为无实例的管理单元填充0值
final_gdf["instance_count"] = final_gdf["instance_count"].fillna(0)

3. 制作Choropleth地图与动态筛选 #

• Python可视化：基于final_gdf，用GeoPandas+Matplotlib或Plotly将instance_count作为颜色映射字段绘制地图。动态筛选只需重新执行「过滤-计数-合并」流程后更新地图即可。
• ArcGIS Pro：将合并后的图层添加到地图，设置符号系统为分级色彩，基于instance_count字段。通过图层属性-定义查询设置时间、物种、检测方法的筛选条件，或用参数化查询实现交互式筛选。

关键注意事项 #

• 确保Excel和地理数据库中的WMUNIT_CODE格式完全一致（如字符串/数字类型、大小写、无多余空格），避免匹配失败。
• 处理无实例的管理单元时，必须填充0值，防止地图出现缺失区域。
• 使用ArcGIS工具时，输出路径避免中文或特殊字符，防止报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Flavia Rasmussen