为了拓展python在地学的应用，一个比较流行的库geopandas，还是有必要接触的，但是接触的第一感觉就并不是太友好，对于其geometry的设定，初衷是不错的，可是体验效果有点糟糕，但是打开其中的字段...当然不能免俗的，还是看看怎么载入数据： import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt import shapely...import numpy as np world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))...(df, geometry=geom,crs= {'init': 'epsg:32633'}) #gdf.to_crs(epsg=4326) ?...最后，更改坐标系，在原数据基础上： gdf.to_crs(epsg=4326)#修改为wgs84坐标系 完成，其中for循环，按照官方材料可以修改为pandas Dataframe操作，可以减少数据量太大时造成的处理时间延长
layer：str类型，当要读入的数据格式为地理数据库.gdb或QGIS中的.gpkg时，传入对应图层的名称 下面结合上述参数，来介绍一下使用geopandas.read_file()在不同情况下读取常见格式矢量数据的方法...图3 缺少投影的shapefile 当shapefile中缺失.prj文件时，使用geopandas读入后形成的GeoDataFrame会缺失crs属性： ?...图12 2.1.3 GeoJSON 作为web地图中最常使用的矢量数据格式，GeoJSON几乎被所有在线地图框架作为数据源格式，在geopandas中读取GeoJSON非常简单，只需要传入文件路径名称即可...图14 2.1.4 过滤 geopandas在0.1.0版本中新增了bbox过滤，在0.7.0版本中新增了蒙版过滤和行过滤功能，可以辅助我们根据自己的需要读入原始数据中的子集，下面一一进行介绍： bbox...图20 GeoPackage 对于gdb文件，由于ESRI的限制，暂时无法在开源的geopandas中导出，但我们可以用QGIS中的GeoPackage作为替代方案（开源世界万岁O(∩_∩)O~~）
在geopandas中，simplify函数可以用来简化多边形的形状，以减少地图数据的大小，同时也可以提高绘图的效率。当绘图数据特别大时，该函数很有用。...在汇总过程中，可以选择保留某些字段的信息，也可以对其他字段进行统计计算。...在geopandas中，如果一个geometry列的值为None，那意味着这个几何对象不存在。 Empty：表示属性或者列的值存在，但是值为空。...在geopandas中，如果一个geometry列的值为空，那意味着这个几何对象是存在的，但是它没有任何形状或者坐标信息。...contextily-doc 高德谷歌腾讯天地图地图瓦片url 在geopandas中叠加在线地图
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第二篇，通过本文你将会学习到geopandas中的坐标参考系管理。...2 坐标参考系基础 2.1 CRS 在一个二维的平面中，我们可以使用如图1所示的坐标系统，通过坐标唯一确定点的位置： 图1 现实世界中的地球作为一个球体，当我们想要用同样的方式利用坐标来唯一确定地球球面上的某个位置时...3 geopandas中的坐标参考系管理 至此，我们已经对CRS有了较为全面的了解，打好了基础，接下来我们来正式学习geopandas中的坐标参考系管理。...实际上，现实的空间分析计算任务中，必须要为数据设置合适的CRS，在geopandas.GeoSeries()和geopandas.GeoDataFrame()中就包含参数crs。...下一篇文章将会介绍geopandas中的文件IO与基础地图制作，敬请期待。 -END-
针对这个情况，我们可以从几个方面进行分析和建议： 性能瓶颈分析： ArcGIS和GeoPandas在处理大量数据时可能会遇到性能问题，特别是在普通硬件上运行时。...这个过程中，原始数据会完全加载到内存中，这可能是导致内存溢出的原因之一。...例如，在合并或连接操作之前，仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。...你的代码尝试使用geopandas.sjoin，但是应该使用dask_geopandas.sjoin。此外，确保在执行空间连接之前，两个数据集已经有了匹配的坐标参考系统（CRS）。...这样可以避免在每个分区上重复昂贵的CRS转换操作。 调整npartitions npartitions的选择对性能和内存使用有重大影响。太少的分区可能会导致单个分区过大，而太多的分区则会增加调度开销。
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第二篇，通过本文你将会学习到geopandas中的坐标参考系管理。...2 坐标参考系基础 2.1 CRS 在一个二维的平面中，我们可以使用如图1所示的坐标系统，通过坐标\((x_{0},y_{0})\)唯一确定点的位置： 图1 现实世界中的地球作为一个球体...3 geopandas中的坐标参考系管理 至此，我们已经对CRS有了较为全面的了解，打好了基础，接下来我们来正式学习geopandas中的坐标参考系管理，geopandas调用pyproj作为CRS...GeoSeries和GeoDataFrame的方法，实际上，现实的空间分析计算任务中，必须要为数据设置合适的CRS，在geopandas.GeoSeries()和geopandas.GeoDataFrame...()中就包含参数crs，下面我们举例说明，还是先用到geopandas自带的世界国家地区数据，我们从中选择中国（坚持一个中国，我们将中国台湾地区组合进国土中）： import geopandas as
pandas确实做到了灵活、快速、高效的进行数据处理，而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持，实现了读取空间数据以及对空间数据进行处理。...代码如下： from geopandas import * 3.2 读取此省分类统计数据及行政区划数据 然后从该省的分类统计数据shp文件中读出此数据。...代码如下： gpd_new=gpd.to_crs(crs) 其中gpd表示原始数据，gpd_new为转换后的数据，crs表示需要转换的投影参数，在https://github.com/geopandas.../geopandas/blob/46e50fe5a772944b325bc3c8806f4f96da76a0d8/doc/source/projections.rst中对此参数进行了详细描述，大家可以参照...可以看出在geopandas中只需要对geometry对象使用area属性即可获取其面积。 最后将面积以id为key保存到area字典当中。
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第三篇，通过本文你将会学习到geopandas中的文件IO。...crs data.head() # 查看前5行 图3 缺少投影的shapefile 当shapefile中缺失.prj文件时，使用geopandas读入后形成的GeoDataFrame会缺失crs属性...:4326') data.crs 图5 直接读取文件夹 当文件夹下只有单个shapefile时，可以直接读取该文件夹： 图6 读取zip压缩包中的文件 geopandas通过传入特定语法格式的文件路径信息...() # 查看前5行 图12 2.1.3 GeoJSON 作为web地图中最常使用的矢量数据格式，GeoJSON几乎被所有在线地图框架作为数据源格式，在geopandas中读取GeoJSON非常简单...下面我们来读入图13所示的文件： 图13 图14 2.1.4 过滤 geopandas在0.1.0版本中新增了bbox过滤，在0.7.0版本中新增了蒙版过滤和行过滤功能，可以辅助我们根据自己的需要读入原始数据中的子集
Python中也提供了大量的shp文件处理方法，有底层的一些库，也有一些封装比较完整的库。...subshp = fiona.open('subshp.shp', mode='w', crs=shps.crs, crs_wkt=shps.crs_wkt,...，其中 .fields 包含了shape文件中的一些字段信息，类似 fiona 中的 .schema 方法： >>> shps.fields [('DeletionFlag', 'C', 1, 0),...或者使用geopandas进行处理，geopandas提供了shape文件的处理和可视化，具有更为简便的API。...geopandas 安装 pip install geopandas 文件处理和可视化 import geopandas shps = geopandas.read_file('CHN_adm1.shp
上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中，我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图，本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图，主要的知识点如下...： geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便的read_file...绘图数据操作 接下来，我们将我们要绘制的数据读取、转换并绘制在地图上，数据预览如下： ?...但需指出的是： geopandas 的安装较为麻烦，建议使用 conda install --channel conda-forge geopandas 进行安装。...Python 绘制空间可视化还是存在部分问题(无法较容易的添加如比例尺、指北针等空间绘图元素)，也在进一步完善过程中。
你需要geopandas!??...一，GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas在地理数据处理领域的扩展包，主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib...其中GeoSeries是pandas中的Series的一个子类，GeoDataFrame是Pandas中的DataFrame的一个子类。...("EPSG:4326") #df.set_crs(epsg=4326) print(dfwgs.crs) dfwgs.plot() #转换成墨卡托 dfmercator = dfwgs.to_crs...#和DataFrame的plot函数相比，GeoDataFrame的plot函数的kind参数在"line","bar"等基础上增加了"geo”类型的绘图类别。
历经10年迭代升级，geopandas充分完善了其在GIS数据分析上的功能，使得我们可以使用类似pandas的操作方式，便捷且高性能的开展各种常用的GIS分析运算，极大增强了Python在GIS分析领域的能力...今天的文章，费老师我就将带大家一起快速了解在全新的1.0版本中，新的功能特性、优化提升以及相关API的变动情况~ 2 geopandas 1.0版本介绍 如果你还未曾安装使用过geopandas，我最推荐的方式是新建虚拟环境...dwithin型空间关系判断 针对sjoin()方法，新增了dwithin型空间关系判断，使得我们可以在geopandas中真正意义上直接实现“匹配与目标要素距离在XXX以内的纪录行”： 2.2.2...底层矢量计算所依赖的新版shapely中，因此对应的use_pygeos设置项也将退出历史舞台： crs属性赋值以修改坐标系的方式将在未来版本被禁用，请统一使用set_crs()代替 篇幅有限，未能详尽介绍全部新版本内容...，完整的更新日志请移步：https://github.com/geopandas/geopandas/releases/tag/v1.0.0 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我们进行讨论~
本期我们试着使用Python-geopandas包绘制空间地图，主要的知识点如下： geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas...绘图数据操作 接下来，我们将我们要绘制的数据读取、转换并绘制在地图上，数据预览如下： 我们使用如下代码将其转换成具有地理信息的geopandas 格式数据： scattergdf = gpd.GeoDataFrame...总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制,讲解了数据标记，投影转换等内容。...但需指出的是： geopandas 的安装较为麻烦，建议使用 conda install --channel conda-forge geopandas 进行安装。...Python 绘制空间可视化还是存在部分问题(无法较容易的添加如比例尺、指北针等空间绘图元素)，也在进一步完善过程中。
默认情况下，Android Studio中的Gradle构建命名为.apk文件app-release.apk。...对应用程序build.gradle文件进行了一些小的更改，可以将.apk名称更改为-release-.apk。...buildToolsVersion "25.0.0" versionCode 1 versionName "1.0.0" project.archivesBaseName = "AppName" } 第二步是在该
前言 在地理信息系统（Geographic Information System，简称 GIS）领域，处理和分析地理空间数据是一项非常重要的任务。...而Python中的 geopandas 和 shapely 是两个非常强大的库，提供了便捷的功能来处理和可视化地理空间数据。...通过下面代码，我们可以使用 geopandas 库中的 read_file 函数来读取 Shapefile 文件，并将其保存为一个 GeoDataFrame 对象： import geopandas...=gdf.crs)) 用户输入了两对坐标之后，我们使用 shapely 库中的 box 函数构建了一个矩形框，并使用 difference 函数从 GeoDataFrame 中清除了该矩形框内的地理要素...使用 gdf.difference() 函数，从原始地理数据中删除 bbox 区域内的地理要素，并将结果保存到 gdf 中。10. 创建一个新的图形窗口，大小为 10x10 英寸。
但是真上手用起来会发现，他其实借用了很多geopandas的东西，绘图数据也以GeoDataFrame格式为主。 另外，这个库包的桑基图命令不能修改线条的宽度，所以只能通过颜色来映射数据的流向。...安装好库包后，导入要使用的库包： import geoplot as gplt import geoplot.crs as gcrs import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot...('EPSG:4326') lichuan_center=(108.95,30.29) data=np.random.rand(15) 接下来使用geopandas的bounds命令，获取到每个地区的中心经纬度...cartopy.io.shapereader as spr import cartopy.mpl.ticker as cmt import matplotlib.ticker as mticker import geopandas...不知道费弗里大佬将来会不会推出这类地图的完全geopandas的绘制方法。 欢迎关注云台书使公众号获取更多资讯
前言：这个小技巧前面白化的推文也使用过，专门拿出来写一篇 版本 python 3.9 import numpy as np import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot.../geopandas/io/file.py in _to_file(df, filename, driver, schema, index, mode, crs, **kwargs) 391...elif crs: 392 crs_wkt = crs.to_wkt("WKT1_GDAL") --> 393 with fiona.open(...fiona.ogrext.WritingSession.start() SchemaError: Failed to create field name '省': cannot convert to ISO-8859-1 报错原因是由于Fiona库在写入...Shapefile的标准不支持UTF-8编码，因此在处理包含非ISO-8859-1字符（例如中文）的字段时，可能会出现问题。
图2 2.2 新增对wkt与wkb格式的直接支持 在以前版本的geopandas中，是没有直接的API来与wkt/wkb格式进行交互的，往往需要配合shapely中的相关功能。 ...图5 2.5 新增estimate_utm_crs()方法自动推断投影坐标系 不管你的GeoDataFrame或GeoSeries坐标参考系是什么，只要是合法可解析的，通过geopandas新版中增加的...estimate_utm_crs()方法，都可以自动帮你推断最合适的经度带对应的横轴墨卡托投影坐标系： ?...图6 2.6 解决了explode()方法与pandas的冲突 我在geopandas系列教程空间计算篇（上）中还介绍过与dissolve()方法相反的explode()方法，它可以将多要素集合类型的...而以前版本geopandas中的explode()方法是不兼容pandas的，这意味着如果你既需要多部件矢量要素拆分，又需要按照数组型元素拆分，就得在geopandas与pandas的数据结构之间转来转去
geopandas系列教程「文件IO篇」），但在0.9.0版本中，当你的zip压缩包内只有单一图层的文件时，直接就可读取： 图2 2.2 新增对wkt与wkb格式的直接支持 在以前版本的geopandas...我在geopandas系列教程空间计算篇（上）带大家学习过用于对不同记录行矢量要素，按照某列或多列进行矢量融合的方法dissolve()，而新版本中的dissolve()中的by参数默认值为None，...坐标参考系是什么，只要是合法可解析的，通过geopandas新版中增加的estimate_utm_crs()方法，都可以自动帮你推断最「合适」的经度带对应的横轴墨卡托投影坐标系： 图6 2.6 解决了...explode()方法与pandas的冲突 我在geopandas系列教程空间计算篇（上）中还介绍过与dissolve()方法相反的explode()方法，它可以将多要素集合类型的GeoDataFrame...而以前版本geopandas中的explode()方法是不兼容pandas的，这意味着如果你既需要多部件矢量要素拆分，又需要按照数组型元素拆分，就得在geopandas与pandas的数据结构之间转来转去
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