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编译：佘彦遥程序注释：席雄芬校对：丁雪

Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。

概念

Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示。它不单单可以在地图上展示数据的分布图，还可以使用Vincent/Vega在地图上加以标记。

这个开源库中有许多来自OpenStreetMap、MapQuest Open、MapQuestOpen Aerial、Mapbox和Stamen的内建地图元件，而且支持使用Mapbox或Cloudmade的API密钥来定制个性化的地图元件。Folium支持GeoJSON和TopoJSON两种文件格式的叠加，也可以将数据连接到这两种文件格式的叠加层，最后可使用color-brewer配色方案创建分布图。

安装

安装folium包

开始创建地图

创建底图，传入起始坐标到Folium地图中：

importfolium

map_osm=folium.Map(location=[45.5236, -122.6750]) #输入坐标

map_osm.create_map(path='osm.html')

Folium默认使用OpenStreetMap元件，但是Stamen Terrain, Stamen Toner, Mapbox Bright 和MapboxControl空间元件是内置的：

#输入位置，tiles，缩放比例

stamen=folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',zoom_start=13)

stamen.create_map(path='stamen_toner.html')#保存图片

Folium也支持Cloudmade 和 Mapbox的个性化定制地图元件，只需简单地传入API_key ：

custom=folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Mapbox',

API_key='wrobstory.map-12345678')

最后，Folium支持传入任何与Leaflet.js兼容的个性化地图元件：

tileset=r'http://{s}.tiles.yourtiles.com/{z}/{x}/{y}.png'

map=folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,

tiles=tileset, attr='My DataAttribution')

地图标记

Folium支持多种标记类型的绘制，下面从一个简单的Leaflet类型的位置标记弹出文本开始：

map_1=folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,

tiles='Stamen Terrain')

map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows')#文字标记

map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge')

map_1.create_map(path='mthood.html')

Folium支持多种颜色和标记图标类型：

map_1=folium.Map(location=[45.372, -121.6972], zoom_start=12,tiles='Stamen Terrain')

map_1.simple_marker([45.3288,-121.6625], popup='Mt. Hood Meadows',marker_icon='cloud') #标记图标类型为云

map_1.simple_marker([45.3311,-121.7113], popup='Timberline Lodge',marker_color='green') #标记颜色为绿色

map_1.simple_marker([45.3300,-121.6823], popup='Some OtherLocation',marker_color='red',marker_icon='info-sign')

#标记颜色为红色，标记图标为“info-sign”)

map_1.create_map(path='iconTest.html')

Folium也支持使用个性化的尺寸和颜色进行圆形标记：

map_2=folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], tiles='Stamen Toner',

zoom_start=13)

map_2.simple_marker(location=[45.5244,-122.6699], popup='The Waterfront')

简单树叶类型标记

map_2.circle_marker(location=[45.5215,-122.6261], radius=500,

popup='Laurelhurst Park',line_color='#3186cc',

fill_color='#3186cc')#圆形标记

map_2.create_map(path='portland.html')

Folium有一个简便的功能可以使经/纬度悬浮于地图上：

map_3=folium.Map(location=[46.1991, -122.1889], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)

map_3.lat_lng_popover()

map_3.create_map(path='sthelens.html')

Click-for-marker功能允许标记动态放置：

map_4=folium.Map(location=[46.8527, -121.7649], tiles='Stamen Terrain',zoom_start=13)

map_4.simple_marker(location=[46.8354,-121.7325], popup='Camp Muir')

map_4.click_for_marker(popup='Waypoint')

map_4.create_map(path='mtrainier.html')

Folium也支持来自Leaflet-DVF的Polygon（多边形）标记集：

map_5=folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)

map_5.polygon_marker(location=[45.5012,-122.6655], popup='Ross Island Bridge',fill_color='#132b5e', num_sides=3,radius=10)#三边形标记

map_5.polygon_marker(location=[45.5132,-122.6708], popup='Hawthorne Bridge',fill_color='#45647d', num_sides=4,radius=10)#四边形标记

map_5.polygon_marker(location=[45.5275,-122.6692], popup='Steel Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=6, radius=10)#四边形标记

map_5.polygon_marker(location=[45.5318,-122.6745], popup='Broadway Bridge',fill_color='#769d96', num_sides=8,radius=10) #八边形标记

map_5.create_map(path='bridges.html')

Vincent/Vega标记

Folium能够使用vincent 进行任何类型标记，并悬浮在地图上。

buoy_map=folium.Map(location=[46.3014, -123.7390], zoom_start=7,

tiles='StamenTerrain')

buoy_map.polygon_marker(location=[47.3489,-124.708], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis1, 'vis1.json'))

buoy_map.polygon_marker(location=[44.639,-124.5339], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis2, 'vis2.json'))

buoy_map.polygon_marker(location=[46.216,-124.1280], fill_color='#43d9de',radius=12, popup=(vis3, 'vis3.json'))

GeoJSON/TopoJSON层叠加

GeoJSON 和TopoJSON层都可以导入到地图，不同的层可以在同一张地图上可视化出来：

geo_path=r'data/antarctic_ice_edge.json'

topo_path=r'data/antarctic_ice_shelf_topo.json'

ice_map=folium.Map(location=[-59.1759, -11.6016],tiles='Mapbox Bright', zoom_start=2)

ice_map.geo_json(geo_path=geo_path)#导入geoJson层

ice_map.geo_json(geo_path=topo_path,topojson='objects.antarctic_ice_shelf')#导入Toposon层

ice_map.create_map(path='ice_map.html')

分布图

Folium允许PandasDataFrames/Series类型和Geo/TopoJSON类型之间数据转换。Color Brewer 颜色方案也是内建在这个库，可以直接导入快速可视化不同的组合：

importfolium

importpandas as pd

state_geo=r'data/us-states.json'#地理位置文件

state_unemployment=r'data/US_Unemployment_Oct2012.csv'#美国失业率文件

state_data=pd.read_csv(state_unemployment)

#LetFolium determine the scale

map=folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)

map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,

columns=['State', 'Unemployment'],

key_on='feature.id',

fill_color='YlGn',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.2,

legend_name='Unemployment Rate(%)')

map.create_map(path='us_states.html')

基于D3阈值尺度，Folium在右上方创建图例，通过分位数创建最佳猜测值，导入设定的阈值很简单：

map.geo_json(geo_path=state_geo,data=state_data,

columns=['State', 'Unemployment'],

threshold_scale=[5, 6, 7, 8, 9,10],

key_on='feature.id',

fill_color='BuPu',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.5,

legend_name='Unemployment Rate(%)',

reset=True)

map.create_map(path='us_states.html')

通过Pandas DataFrame进行数据处理，可以快速可视化不同的数据集。下面的例子中，df DataFrame包含6列不同的经济数据，我们将在下面可视化一部分数据：

2011年就业率分布图

map_1=folium.Map(location=[48, -102], zoom_start=3)

map_1.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data1.json', data=df,

columns=['GEO_ID','Employed_2011'],key_on='feature.id',

fill_color='YlOrRd',fill_opacity=0.7, line_opacity=0.3,

topojson='objects.us_counties_20m')#2011就业率分布图

map_1.create_map(path='map_1.html')

2011年失业率分布图

map_2=folium.Map(location=[40, -99], zoom_start=4)

map_2.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data2.json', data=df,

columns=['GEO_ID','Unemployment_rate_2011'],

key_on='feature.id',

threshold_scale=[0, 5, 7, 9, 11,13],

fill_color='YlGnBu', line_opacity=0.3,

legend_name='Unemployment Rate2011 (%)',

topojson='objects.us_counties_20m')#2011失业率分布图

map_2.create_map(path='map_2.html')

2011年中等家庭收入分布图

map_3=folium.Map(location=[40, -99], zoom_start=4)

map_3.geo_json(geo_path=county_geo,data_out='data3.json', data=df,

columns=['GEO_ID','Median_Household_Income_2011'],

key_on='feature.id',

fill_color='PuRd',line_opacity=0.3,

legend_name='Median Household Income2011 ($)',

topojson='objects.us_counties_20m')#2011中等家庭收入分布图

map_3.create_map(path='map_3.html')

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站地图作为根据网站的结构，框架，内容生成的导航网页文件。

大多数人都知道网站地图对于提高用户体验有好处：它们为网站访问者指明方向，并帮助迷失的访问者找到他们想看的页面。

那么什么是网站地图呢?

在开始介绍网站地图的制作与提交之前，我们有必要先了解一下什么是网站地图。

网站地图也就是sitemap，是一个网站所有链接的容器。很多网站的链接层次比较深，蜘蛛是很难抓取到的，网站地图可以方便搜索引擎蜘蛛抓取网站页面，通过抓取网站页面，可以清晰的了解网站的架构。网站地图一般存放在根目录下并命名为sitemap，为搜索引擎蜘蛛引路，增加网站重要内容页面的收录。

网站地图的作用：

1.为搜索引擎蜘蛛提供可以浏览整个网站的链接，简单的体现出网站的整体框架。

2.为搜索引擎蜘蛛提供一些链接，指向动态页面或者采用其他方法比较难以到达的页面。

3.作为一种潜在的着陆页，可以对搜索流量进行优化。

4.如果访问者试图访问网站所在域内并不存在的URL，那么这个访问者就会被转到“无法找到文件”的错误页面，而网站地图可以作为该页面的“准”内容。

HTML版本的网站地图

html版本的网站地图就是用户可以在网站上看到的，列出网站上所有主要页面的链接的页面。对于小型网站来说，甚至可以列出整个网站的所有的页面。而对于具有一定规模的网站来说，一个网站地图不可能罗列所有的页面链接，可以采用两种方法解决：

第一种就是网站地图只列出网站最主要的链接，如一级分类，二级分类。

第二种方法是将网站地图分成几个文件，主网站地图列出通往那次级网站的链接，刺激网站地图在列出一部分页面链接。

XML本的网站地图

XML版本的网站地图是由goole首先提出的，怎么区分呢?上面所说的HTML版本中的sitemap首字母s是小字写的，XML版本中的S则是大写的。XML版本的网站地图是由XML标签组成的，文件本身必须UTF-8编码，网站地图文件实际上就是列出网站需要被收录的页面的URL。最简单的网站地图可以是一个纯文本文件，文件只要列出页面的URL，一行一个URL，搜索引擎就能抓取并理解文件内容。

网站地图的制作方法

网上有很多网站地图的生成方法，比如说在线生成，软件生成等。这里小编推荐使用小爬虫网站地图生成工具：http：//www.sitemap-xml.org。使用方法如下：

1)输入域名，选择网站对应的编码，点击“生成”按钮(建议使用搜狗浏览器或者google浏览器)如图所示：

2)等待小爬虫爬行网站，爬行时间根据网站内容多少和服务器访问速度不定，如果数据较多，则建议晚上10点以后操作，

3)下载sitemap.xml或者sitemap.html文件，上传到网站根目录，在首页做链接，如图所示：

需要说明一下sitemap.xml和sitemap.html文件的区别：

sitemap.xml文件的创建是为了更有利于搜索引擎的抓取，从而提高工作效率，生成sitemap.xml文件后将其链接放入robort.txt文件内。提示：

良好的robort.txt协议可以指引搜索引擎抓取方向，节省蜘蛛抓取时间，所以无形中提升了蜘蛛的工作效率，也就增大了页面被抓取的可能性。

将sitemap.xml和robort.txt文件放在网站的根目录下。

sitemap.html格式的网站地图主要是用来方便用户的浏览，并不能起到XMLSitemap所起的作用。所以最好两者都要有。

4)登录百度站长平台，点击“链接提交”，填写sitemap.xml对应的URL地址，如图所示：

提交完后，百度搜索引擎蜘蛛会对我们的网站进行抓取。大量案例证明，添加网站能加速网站内容收录速度，提升网站收录率。但是这要建立在网站内容质量符合搜索引擎标准的基础上，如果网站内容质量太差，则使用网站地图也是无济于事的。以上就是制作提交网站地图的一些分享，也是基础中的基础，希望对新手有用。

文章选自《SEO全网优化指南》

来源：卢松松博客，欢迎分享