序言
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1 介绍
Kepler.gl做为一款强劲的开源系统自然地理信息数据信息数据分析工具，能够 协助大家轻轻松松制做对于规模性矢量数据的数据可视化著作，进而輔助数据统计分析工作中。
Kepler.gl制做基本地图比较简单便捷 ，略微探求一下车内仪表盘页面就可以get到使用方法 ，但一些独特的地图则必须附加对数据信息开展解决或应用Kepler.gl中的一些隐藏功能，例如以前写过的Python Kepler.gl轻轻松松制做炫酷路径动画中详细介绍过的动态性相对路径地图 。文中即将详细介绍的「時间轮播地图」也是一种较为独特的地图 ，下边大家就将联系实际事例开展详细介绍 。
2 Python Kepler.gl制做時间轮播地图
2.1 案例：Uber交通出行旅客上车时信息
大家以Uber官方网出示的2016年某天纽约市旅客上车时数据信息为例子 ，相匹配文章开头Github库房中的data.csv，有关Python Kepler.gl的自然环境配备能够 回望Python Kepler.gl轻轻松松制做炫酷路径动画中的相关内容。
最先大家读取data.csv数据信息：
import pandas as pd
from keplergl import KeplerGl
raw = pd.read_csv('data.csv')
raw.head()
必须留意大家的数据信息中除开必需的地理坐标点信息以外 ，包括了tpep_pickup_datetime与tpep_dropoff_datetime多列日期格式的数据信息 ，它是绘图时间轮播地图的重要，即大家的数据信息集中化对于每列数据信息纪录务必有与之相对性应的時间信息 。
数据信息提前准备结束 ，应用以下编码向外界导出来Kepler.gl相匹配的html文档 ，由于全部视觉效果原素大家都独立手动式调节，这儿只必须将总体目标数据信息置入html文档就可以:
map1 = KeplerGl(height=800, data={'layer1': raw}) # 转化成Kepler.gl网页页面
map1.save_to_html(file_name='時间轮播地图实例1.html', data={'layer1': raw}) # 导出来网页页面在外界开启前边导出来的html文档 ，原始页面如图2：
最先删掉掉侧栏Kepler.gl自动检索建立出的所有涂层 ，我们自己手动式建立需要的涂层，以OD线为例子：
然后依据数据信息自身特性开展适度的视觉效果原素的调节，这些看本人爱好 ，操作步骤忽略：
接下去到最重要的流程 ，开启左上方的挑选控制面板：
点一下「Add Filter」，挑选要想做为時间轮播根据信息的字段名：
地图右下方随后出現時间轮播构件：
能够 在時间轮播构件中设定周期时间跨距、播发速率等 ，下边就是我制做出的实际效果 ，由于动态图视频录制帧率不适合太高，具体比动态图时要顺畅许多 ，你也能够 自身随意探寻：
