Работа с geopandas и методами pandas

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import streamlit as st
from shapely.geometry import Point, LineString
 
 
# Генерация геоданных
def generate_geo_data():
    """Создание геопространственных данных с маршрутами"""
    # Координаты популярных туристических городов
    cities = {
        'Москва': (55.7558, 37.6176),
        'Санкт-Петербург': (59.9343, 30.3351),
        'Сочи': (43.5855, 39.7231),
        'Казань': (55.7961, 49.1064),
        'Екатеринбург': (56.8389, 60.6057),
        'Владивосток': (43.1155, 131.8855),
        'Калининград': (54.7104, 20.4522)
    }
 
    # Создание GeoDataFrame для городов
    gdf_cities = gpd.GeoDataFrame(
        pd.DataFrame({
            'Город': list(cities.keys()),
            'Туристы': np.random.randint(1000, 5000, len(cities))
        }),
        geometry=[Point(lon, lat) for lat, lon in cities.values()]
    )
 
    # Генерация маршрутов между городами
    routes = []
    for _ in range(200):
        start, end = np.random.choice(list(cities.keys()), 2, replace=False)
        line = LineString([cities[start][::-1], cities[end][::-1]])
        routes.append({
            'Маршрут': f"{start} - {end}",
            'start': start,
            'end': end,
            'geometry': line
        })
 
    gdf_routes = gpd.GeoDataFrame(routes)
 
    return gdf_cities, gdf_routes
 
 
# Визуализация карты
def plot_geo_map(gdf_cities, gdf_routes):
    """Создание интерактивной карты маршрутов"""
    fig = px.scatter_mapbox(
        gdf_cities,
        lat=gdf_cities.geometry.y,
        lon=gdf_cities.geometry.x,
        size='Туристы',
        hover_name='Город',
        zoom=2,
        mapbox_style="carto-positron",
        title="Основные туристические центры"
    )
 
    for _, route in gdf_routes.iterrows():
        lats = [route.geometry.coords[0][1], route.geometry.coords[1][1]]
        lons = [route.geometry.coords[0][0], route.geometry.coords[1][0]]
 
        # Создаем линию с настройкой толщины
        line_trace = px.line_mapbox(
            lat=lats,
            lon=lons
        ).data[0]
 
        # Устанавливаем параметры линии
        line_trace.line = dict(width=1, color='#FF6347')
        fig.add_trace(line_trace)
 
    fig.update_layout(
        margin={"r": 0, "t": 40, "l": 0, "b": 0},
        mapbox=dict(center=dict(lat=55, lon=90)))
 
    return fig
 
 
# Основное приложение
def main():
    st.set_page_config(
        page_title="Туристические маршруты",
        page_icon="icon (была UTF, форум не переваривает)",
        layout="wide"
    )
 
    st.title("Анализ туристических потоков России")
    st.markdown("---")
 
    # Загрузка данных
    cities, routes = generate_geo_data()
 
    # Фильтры
    col1, col2 = st.columns(2)
    with col1:
        selected_city = st.selectbox(
            "Выберите город",
            options=cities['Город'].unique()
        )
 
    with col2:
        min_tourists = st.slider(
            "Минимальное число туристов",
            min_value=1000,
            max_value=5000,
            value=2000
        )
 
    # Фильтрация данных
    filtered_cities = cities[cities['Туристы'] >= min_tourists]
    filtered_routes = routes[
        (routes['start'] == selected_city) |
        (routes['end'] == selected_city)
        ]
 
    # Визуализация
    col_map, col_stats = st.columns([3, 1])
 
    with col_map:
        st.subheader("Карта маршрутов")
        fig = plot_geo_map(filtered_cities, filtered_routes)
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
    with col_stats:
        st.subheader("Статистика")
 
        st.metric(
            "Всего туристов",
            f"{filtered_cities['Туристы'].sum():,}"
        )
 
        st.write("**Топ маршрутов:**")
        top_routes = filtered_routes['Маршрут'].value_counts().head(5)
        for route, count in top_routes.items():
            st.markdown(f"- {route}: {count} поездок")
 
        st.write("**Распределение по городам:**")
        city_stats = filtered_cities[['Город', 'Туристы']].set_index('Город')
        st.dataframe(
            city_stats.style.highlight_max(color='#98FB98'),
            use_container_width=True
        )
 
 
if __name__ == "__main__":
    main()