Mapas & coropléticos

Offline choropleths — IBGE states/municipalities and the world

As malhas vêm embutidas na imagem em /opt/runbox/data/geo/ — leia com geopandas.read_parquet (EPSG:4326). Como tudo é local, coropléticos funcionam sem rede. / Boundaries ship in the image; choropleths work fully offline.

Arquivo / File	Linhas	Colunas-chave / Key columns
`br_estados.parquet`	27	`code_state`, `abbrev_state`, `name_state`, `name_region`
`br_municipios.parquet`	~5570	`code_muni`, `name_muni`, `abbrev_state`
`mundo_paises.parquet`	~240	`name`, `iso_a3`, `continent`
`mundo_continentes.parquet`	~8	`continent`

1. Coroplético por município

Faça o join dos seus dados na coluna-chave e plote com faixas (scheme):

import geopandas as gpd
g = gpd.read_parquet("/opt/runbox/data/geo/br_municipios.parquet")
sp = g[g.abbrev_state == "SP"].copy()
sp["idh"] = meus_dados                  # sua coluna, alinhada por code_muni
ax = sp.plot(column="idh", scheme="quantiles", k=5, legend=True,
             edgecolor="white", linewidth=0.15)
ax.set_axis_off()                          # figura capturada automaticamente

Municípios de SP — 645 municípios de SP, faixas quantílicas.

Coroplético mundial — Mundo por país (Natural Earth).

2. Mapa-múndi por país ou continente

import geopandas as gpd
w = gpd.read_parquet("/opt/runbox/data/geo/mundo_paises.parquet")
w = w.merge(meu_df, on="iso_a3")          # junte pelo código ISO-3
ax = w.plot(column="valor", scheme="quantiles", k=6, legend=True,
            edgecolor="white", linewidth=0.2, figsize=(11, 5))
ax.set_axis_off()

Seus próprios arquivos: o pyogrio lê shapefile/GeoJSON/GPKG que o usuário subir — gpd.read_file("/work/regiao.geojson"). / pyogrio reads user-uploaded shp/geojson/gpkg.

Geometria simplificada: as malhas são simplificadas para render rápido — ótimas para temáticos, não para medição topográfica. / Geometry is simplified for fast rendering, not survey-grade.

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