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。...然后，将其转换为 Dask-GeoPandas DataFrame： python import dask_geopandas 将 GeoPandas DataFrame 分区为 Dask-GeoPandas...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...) 以上就是如何使用 Dask-GeoPandas 对大型地理空间数据进行高效处理的简单示例。...import delayed, compute # 从dask中导入compute函数 input_shapefile = '/home/mw/input/dask6250/201105.shp'
参考链接： 创建一个Pandas DataFrame – Start 如何创建 Series？ ...我们已经知道了什么是 Series，在使用 Series 之前，我们得知道如何创建 Series。 ...'CN':30} s = pd.Series(data=my_dict) print(s) # 同字典，根据索引访问 print(f"data of index CN is {s['UK']}") 如何创建...我们已经知道了什么是 DataFrame，在使用 DataFrame 之前，我们得知道如何创建 DataFrame。 ...DataFrame，DataFrame 提供了下面的 read_* 方法可以从不同的数据源创建 DataFrame。
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...安装完成后，我们就来一睹这些新功能的效率如何，首先我们创建一个足够大的虚拟表（200万行11列），并为其新增点要素矢量列： import numpy as np from shapely.geometry...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...base = pd.DataFrame(np.column_stack([np.random.randint(1, 100, (2000000, 10)),...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
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...安装完成后，我们就来一睹这些新功能的效率如何，首先我们创建一个足够大的虚拟表（200万行11列），并为其新增点要素矢量列： import numpy as np from shapely.geometry...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...base = pd.DataFrame(np.column_stack([np.random.randint(1, 100, (2000000, 10)),...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： ?
MachinesCOCopiers 从这个XML文件中，我想创建一个具有...xmlToList(data)dataDictionary <- xmlToDataFrame(getNodeSet(data,"//SubCategory")) ---- 最受欢迎的见解 1.如何解决线性混合模型中畸形拟合
Name> CO Copiers 从这个XML文件中，我想创建一个具有
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...参数设置是否忽略矢量列 如果你不需要矢量文件中的矢量信息，只需要将其当作普通表格数据进行读入，开启pyogrio引擎后，设置read_geometry=False即可，所形成对象的类型也会变为普通的DataFrame...强制转换为2D矢量，非常方便： 2.1.4 利用skip_features与max_features参数控制读入数据规模 在开启pyogrio引擎后，通过设置参数skip_features可以控制从数据第... 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。
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 gpd.read_file() 函数读取 Shapefile 文件，并将其保存为 GeoDataFrame 对象 gdf。 创建一个图形窗口，大小为 10x10 英寸。...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。...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。
plt.show() 当然除了上面的平面效果，你还可以做出这样的： 还可以给地图着色： ---- 下面言归正传，正式讲解geopandas是如何工作的 前面说过，geopandas沿用了pandas...你可以把这两个数据结构当作地理空间数据的存储器，shapefile文件的pandas呈现。 Shapefile文件用于描述几何体对象：点，折线与多边形。...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。...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。...GeoDataFrame文件的输出形式 前面讲到将shapefile读成GeoDataFrame格式，反过来你也可以将GeoDataFrame格式输出为shapefile文件。
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。...它继承pandas.Series和pandas.Dataframe，实现了GeoSeries和GeoDataFrame类，使得其操纵和分析平面几何对象非常方便。...因此在本教程中，我只推荐使用conda安装geopandas： conda install geopandas 一行语句即可完成安装。...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
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。 ...8： '''在工程根目录下创建output文件夹''' import os try: os.mkdir('output') except FileExistsError: pass
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。...地理数据分析与可视化案例让我们通过一个案例来演示如何利用Python和Geopandas进行地理数据分析和可视化。...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。...总结本文深入探讨了如何利用Python和Geopandas进行地理数据可视化和分析，并提供了丰富的代码示例和案例演示。
它继承pandas.Series和pandas.Dataframe，实现了GeoSeries和GeoDataFrame类，使得其操纵和分析平面几何对象非常方便。...由于geopandas涉及到许多第三方依赖，pip安装起来非常麻烦。...因此在本教程中，我只推荐使用conda安装geopandas： conda install geopandas 一行语句即可完成安装。...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
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...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4 如果已经知道数据对应的CRS，可以在读入数据后补充上crs信息以进行其他操作...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，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。...如果你对文件编码有要求，这里可以使用encoding参数来指定，譬如这里我们指定为utf-8： '''在工程根目录下创建output文件夹''' import os try: os.mkdir
set_clip_path来裁剪等值线图： 首先展示在普通子图中对等值线进行裁剪，首先需要生成一个边界path，我们将其命名为boundary，然后对集合中的每一个collection进行裁剪： #如何简单理解白化...而裁剪是需要path（路径）的，这个路径从哪里来，我们肯定不能徒手去构造。...具体如何使用maskout程序，可以参考我在一年前刚学习时候的推文Python气象绘图教程特刊（一）。 这里简单回复很多人提过的问题——怎么引入maskout。...首先我们将olon,olat,data_new构造为pandas里的DataFrame: df_new=pd.DataFrame(dict(lon=olon.flatten(),lat=olat.flatten...Z[mask],cmap='viridis',marker='s') ax1.scatter(lons,lats,s=12,c=Z,cmap='viridis',marker='s') 总结 单纯从白化的角度出发
最近在处理数据，需要筛选陆地、海洋还有特定区域的信息进行分析，主要还是利用shapefile文件创建mask文件，然后进行筛选。...创建mask文件 创建mask文件主要利用的是 regionmask 库，示例如下： 这里采用的是全球海岸线数据创建陆地和海洋mask文件，shape文件可以直接利用 cartopy 进行下载。...import numpy import geopandas as gpd import regionmask as rm cnm = gpd.read_file('natural_earth/physical.../ne_10m_land.shp') lon = np.arange(80, 140, 0.05) lat = np.arange(10, 60.05, 0.05) lm = rm.mask_geopandas...文件创建mask文件筛选数据，比如江苏省shapefile文件。
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...shps)) >>> subshp.write(shp) ## 写入字段 >>> subshp.flush() ## 更新文件 >>> subshp.close() ## 关闭文件 上述方法只是从源文件中随意选择了一个子区域...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...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
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.../anaconda/pkgs/main -y conda activate geopandas-env conda install geopandas=0.11.0 pygeos pyogrio -c...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，新的IO引擎带来近5倍的读取性能提升： 以及同样接近5...miny, maxx, maxy]格式的输入传入经典的clip()裁切方法中，它会在底层直接调用clip_by_rect()并自动返回有效矢量裁切结果： 2.3 正确读写GIS文件中的日期时间字段 从0.11.0...版本开始，geopandas在面对日期时间型字段时，无论是写出到GIS文件还是从GIS文件读入，都可以保证正确解析为日期时间型： 你可以在https://github.com/geopandas/
/ 中提供了各大洲、国家等大范围的数据整合包，可以花费一定时间将其下载下来，再在需要哪些小区域时在本地GIS软件或编程工具中裁剪下所需的范围路网，但这种方式一是对电脑资源要求较高，譬如中国范围路网信息shapefile...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...DataScienceStudyNotes/blob/master/（数据科学学习手札80）用Python编写小工具下载OSM路网数据/OsmDownloader.py ）中，可以自行去下载并使用，下面我们来学习如何在...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：...Boston', '中国台湾省'] for area in area_list: downloader = OsmDownloader(area=area) downloader.download_shapefile
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
