前言 读者来信 我之前是 1、先用arcgis 栅格转点 2、给点添加xy坐标 3、给添加xy坐标后的点通过空间连接的方式添加行政区属性 4、最后计算指定行政区的质心 之前的解决办法是用arcgis 完成第一步和第二步...dask的理解有问题，想要请教一下大佬 读者的问题涉及到地理信息系统（GIS）操作的一系列步骤，具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心...python 执行空间重分区 ddf = ddf.spatial_shuffle() GeoPandas 的熟悉的空间属性和方法也可用，并且将并行计算： python 计算几何对象的面积 ddf.geometry.area.compute...python import dask.dataframe as dd import dask_geopandas 从 CSV 文件读取数据 ddf = dd.read_csv('...') # 使用你的文件路径替换..., boundary_shapefile, output_directory) print('finish') /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/geopandas
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库，其主要用于数据整理和分析，这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas geopandas是用来处理地理空间数据的python第三方库，它是在...例如，Shapefile文件可以存储井、河流、湖泊等空间对象的几何位置。除了几何位置，shp文件也可以存储这些空间对象的属性，例如一条河流的名字，一个城市的温度等等。...GeoDataFrame的其他列，可以是几何图形的名字、属性等信息，比如国家的人口、面积、GDP等等。...而geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres')则是从geopandas自带的数据集中获取世界地图的shapefile文件。...你也可以用read_file方法读取自己的shapefile文件 所以说，world变量被赋予了一个GeoDataFrame数据列，它长这样： 这个数据列中，不仅有几何列geometry，还有其它属性列
GeoPandas是一个基于pandas，针对地理数据做了特别支持的第三方模块。...如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal...2.基本使用 设定坐标绘制简单的图形： 这些变量所形成的图形如下： 这里有一个重要且强大的用法，通过area属性，geopandas能直接返回这些图形的面积： >>> print(g.area) 0...3.绘制并算出每个省的面积 此外，它最大的亮点是可以通过 Fiona(底层实现，用户不需要管)，读取比如ESRI shapefile(一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式)。...读取出来的图形如下： 同样，这个shapefile是省级行政区的，每一个省级行政区都被划分为一个区块，因此可以一行语句算出每个省级行政区所占面积： print(maps.area) # 0 4.156054e
涉及到空间数据处理的时候，为了比较清晰方便的看出空间数据所处的区域，通常都需要将省市边界线加到地图中。 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。...比如： •fiona[1]：基于ogr的封装，提供了更简洁的API•pyshp[2]：纯python实现的shape文件处理库，支持shp，shx和dbf文件的读写•ogr ：gdal中的用于处理边界文件的模块...•geopandas[3]：基于 fiona 进行了封装 fiona 安装 pip install fiona 读取shp文件 import fiona shps = fiona.open('CHN_adm2...pyshp 安装 pip install pyshp 文件读取 import shapefile shps = shapefile.Reader('CHN_adm2.shp') 读取后返回的 shps...如果想看图的时候可以使用ArcGIS或者QGIS，导入文件即可。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。
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。...本文将介绍如何使用 geopandas 和 shapely 来读取、处理、可视化和保存地理Shapefile文件。 1....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...使用 box() 函数基于用户输入的坐标创建一个矩形框，并赋值给变量 bbox。...定义一个变量 new_shp_file，指定保存新 Shapefile 文件的路径。 使用 gdf.to_file() 函数将更新后的地理数据保存为新的 Shapefile 文件。
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。...图1 2.1.1 shapefile 作为非常常见的一种矢量文件格式，geopandas对shapefile提供了很好的读取和写出支持，下面分为不同情况来介绍： 完整的shapefile 如图2...图2 使用geopandas来读取这种形式的shapefile很简单： import geopandas as gpd data = gpd.read_file('geometry/china_provinces...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，以支持直接读取.zip格式压缩包中的shapefile文件，主要分为两种情况。
[eaf84df782de4af8916e590cee4bec18~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] GeoPandas是一个基于pandas，针对地理数据做了特别支持的第三方模块...： [457a789b41bf43dfb4e2d71b4ee9e0d3~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 这里有一个重要且强大的用法，通过area属性，geopandas能直接返回这些图形的面积...3.绘制并算出每个省的面积 此外，它最大的亮点是可以通过 Fiona(底层实现，用户不需要管)，读取比如ESRI shapefile(一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式)。...读取出来的图形如下： [b8eb596aa6574ef5bfddbc4393ea803f~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 同样，这个shapefile是省级行政区的，每一个省级行政区都被划分为一个区块...我们的文章到此就结束啦。 如果你喜欢今天的Python 实战教程，记得三连哦
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。...本文使用到的所有数据都可以在文章开头提及的Github仓库对应本文路径下找到： 图1 2.1.1 shapefile 作为非常常见的一种矢量文件格式，geopandas对shapefile提供了很好的读取和写出支持...下面分为不同情况来介绍： 完整的shapefile 如图2，这是一个完整的shapefile： 图2 使用geopandas来读取这种形式的shapefile很简单： import geopandas...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
图片 2 详解geopandas中的pyogrio读写引擎 geopandas0.11版本之后新增的pyogrio引擎，基于geopandas团队开发的同名Python库，其基于OGR，而OGR则是著名的开源栅格空间数据转换框架...2.1 基于pyogrio的矢量文件读取 对于0.11及以后版本的geopandas，向read_file()中传入engine='pyogrio'后，即可切换至底层基于pyogrio.read_dataframe...可以帮助我们直接书写SQL语句对原数据进行提取（注意，其执行顺序先于上述其他过滤类参数）： 但要注意的是，目前pyogrio引擎的sql参数，在读取诸如含有中文等unicode字符信息的shapefile...文件时，不能正常的解析内容，而针对GeoJSON、gpkg等其他格式矢量文件时则一切正常： GeoJSON文件正常 gpkg文件正常 shapefile文件乱码，亲测即使指定encoding也无效... 所以现阶段建议读取shapefile文件时，可以使用columns+where的组合方式代替sql以实现同样的效果。
Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名，而Geopandas作为其地理信息系统（GIS）领域的扩展，为处理地理空间数据提供了方便的工具。...本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化，并提供实用的代码示例。1. 准备工作在开始之前，确保已经安装了Python和Geopandas库。...Geopandas支持多种地理数据格式，包括Shapefile、GeoJSON、Geopackage等。在本示例中，我们将使用一个Shapefile格式的地图数据。...结论与展望通过本文的介绍和案例演示，我们了解了如何使用Python和Geopandas进行地理数据的分析和可视化。...空间分析与查询：Geopandas支持空间分析和查询，如空间查询、空间缓冲区等操作。数据保存与导出：可以使用Geopandas将地理数据保存为Shapefile、GeoJSON等格式的文件。
07-10）geopandas与geoplot两个常用的GIS类Python库都进行了一系列较为重大的内容更新，新增了一些特性，本文就将针对其中比较实际的新特性进行介绍。...2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式 从geopandas0.8.0版本开始，在矢量文件读写方面，新增了.feather...，接着我们分别测试geopandas读写shapefile、feather以及parquet三种数据格式的耗时及文件占硬盘空间大小： 图2 图3 具体的性能比较结果如下，可以看到与原始的shapefile...相比，feather与parquet取得了非常卓越的性能提升，且parquet的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时 写出文件大小 shapefile 325秒 96秒 619MB feather...2.2 geoplot近期重要更新 2.2.1 webplot在线底图切换方式升级 在之前我们出品的「基于geopandas的空间数据分析」系列文章中的**geoplot篇(上)**中，对可以添加在线底图的
-10）geopandas与geoplot两个常用的GIS类Python库都进行了一系列较为重大的内容更新，新增了一些特性，本文就将针对其中比较实际的新特性进行介绍。...import Point import pandas as pd from tqdm.notebook import tqdm # 创建虚拟表，其中字段名为了导出shapefile不报错加上非数字的前缀...，接着我们分别测试geopandas读写shapefile、feather以及parquet三种数据格式的耗时及文件占硬盘空间大小： ?...图3 具体的性能比较结果如下，可以看到与原始的shapefile相比，feather与parquet取得了非常卓越的性能提升，且parquet的文件体积非常小： 类型 写出耗时 读入耗时 写出文件大小...2.2 geoplot近期重要更新 2.2.1 webplot在线底图切换方式升级 在之前我们出品的基于geopandas的空间数据分析系列文章中的geoplot篇(上)中，对可以添加在线底图的webplot
为了更加灵活自由，且即时地获取最新版本的OSM路网，我们可以利用Python，来编写脚本工具方便快捷地检索或下载OSM可以识别出的各个级别行政区对应的矢量格式数据。...2 基于Python的OSM路网下载 2.1 工作流程 编写这个工具灵感来源于 https://anvaka.github.io/city-roads/?q= 这个网站： ? ...了解了上述步骤之后，我们利用requests、geopandas等库仅用不到100行代码就可以参考上述过程，提取所需的shapefile或GeoJSON文件保存到本地，具体的代码部分本文不做详细说明，我将这部分功能封装到文章开头对应...2.2 使用方式 按照上文所述的地址下载对应脚本之后（请提前安装完成requests、geopandas、pandas以及tqdm这几个三方库），记住其所在路径，接着在其他脚本开头导入模块部分添加：...参数控制检索的行政区，请尽量准确填写 downloader.download_shapefile(path='保存路径') # path参数控制文件保存的路径 程序运行后稍等片刻即可完成下载（具体的耗时取决于你的网络状况
为了更加灵活自由，且即时地获取最新版本的OSM路网，我们可以利用Python来编写脚本工具，方便快捷地检索或下载OSM可以识别出的各个级别行政区对应的矢量格式数据。...2 基于Python的OSM路网下载 2.1 工作流程 编写这个工具灵感来源于anvaka[4]网站： 图2 用户通过输入指定城市的名称并检索，等待数据资源加载完成之后就可以在网页中看到渲染好的城市路网...图5 Step3： 渲染路网： 图6 了解了上述步骤之后，我们利用requests、geopandas等库仅用不到100行代码就可以参考上述过程，提取所需的shapefile或GeoJSON文件保存到本地...2.2 使用方式 提示：请提前安装完成requests、geopandas、pandas以及tqdm这几个三方库。...OsmDownloader 这样才能成功导入没有在Python中注册过的独立模块。
文件格式，例如OGR库，python中解析Shapefile文件的模块大都是基于OGR库的。...•.shp 用于存储要素几何的主文件，其中包含几何图形（读取的对象）•.shx 形状索引文件，可以加快访问速度•.dbf 数据库文件，包括几何要素的属性信息•其他 .prj 以WKT格式存储的地图投影信息...PyShp PyShp是一个简单的完全使用python实现的包，主要用来读写shapefile文件，但是它并不能支持几何操作。...GeoPandas GeoPandas是由Shapely，Fiona，PyProj，matplotlib以及其他必需的库一同构建的Pandas的地理空间扩展。...下面的示例将会打开一个ShapeFile文件并将其转存为GeoJSOM格式，之后使用matplotlib库创建地图 import geopandas import matplotlib.pyplot as
2 geopandas 0.11版本重要新特性一览 你可以在旧版本geopandas的基础上进行升级，也可以新建虚拟环境直接安装0.11.0版本，本着谨慎尝鲜的原则，我们可以使用下面的命令一口气完成新虚拟环境的创建...、geopandas及其相关依赖的安装，并安装上jupyterlab作为IDE进行演示： conda create -n geopandas-env python=3.8 -c https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn...__version__)" 一切准备就绪，下面我们来一览此次更新中比较重要的几个特性： 2.1 更快的矢量文件读写 新版本中为read_file()与to_file()引入了参数engine用于指定读写常见矢量文件基于的引擎...，默认为原先的'fiona'，可选'pyogrio'，这是由geopandas开发团队维护的另一个库，可大幅度提升对常见矢量文件格式如shapefile的读写速度，以读取具有数百万个多边形的广州市全量建筑物轮廓数据为例...的方法clip_by_rect(minx, miny, maxx, maxy)，可传入目标矩形坐标范围，快速裁切出矩形范围内的矢量，譬如我们基于前面已经读入的广州市建筑物轮廓数据，通过下面的函数随机生成边长
如果您使用 Python 进行地理处理，GeoPandas 库还提供了使用 .sidex 属性的基于 R-Tree 的空间索引的易于使用的实现。...这些单元格 id 具有独特的属性，例如附近的单元格具有相似的 id，您可以通过截断它们的长度来找到父单元格。这些属性使得诸如聚合数据、查找附近对象、测量距离之类的操作非常快速。...在这篇文章中，我将向你展示如何创建使用点密度图geopandas和h3-py库在Python。 国家地理空间情报局的海事安全信息门户以反航运活动消息的形式提供所有海盗事件的形状文件。...实际的数据层是一个ASAM_events.shp位于文件夹内的shapefile ASAM_data_download。该数据集包含全球 8000 多个已记录盗版事件的点位置。...因此，通过使用基于网格的索引系统 - 复杂的空间“多边形点”操作变成了对表的简单聚合。
本文示例代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中...，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度...而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。...图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。...用来添加在线瓦片地图底图，使得我们可以在在线地图上图层，但目前暂时只支持叠加基于点要素的图层。
图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第7篇，通过本文你将学习geoplot中的高级绘图API。...：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值对应的文字标签，与legend_values搭配使用 legend_kwargs：字典，在legend参数设置为True时来传入更多微调图例属性的参数 extent...，格式同hue，默认为None即每条线等粗 linewidth：当不对线宽进行映射时，该参数用于控制线宽 legend：bool型，用于控制是否显示图例 legend_values：list型，用于自定义图例显示的各个具体数值...geoplot中的坐标参考系与geopandas中管理起来的方式截然不同。...因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系，而geoplot中的crs子模块来源于cartopy，这一点我跟geoplot的主要开发者聊过，他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用
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