话不多说，开始今天的主题，今天主要介绍如何将 Shp 文件转为 GeoJson，这在 QGIS、ArcGIS 等专业软件中很容易实现，只需要点个按钮就行了，本文正是来研究这点个按钮背后发生的故事。...一、实现方式 1.1 理论分析 其实这个过程逻辑上比较简单，首先将 Shp 文件读入内存，再分别读出空间属性和普通属性，将二者组合起来按照 GeoJson 文件的格式写入即可。...将内容转为 Feature 所谓 Feature 其实就是空间属性和普通属性的结合。...GeoTrellis 内置了一个将 Feature 集合转为 GeoJson 的隐式方法，如下： implicit class FeaturesToGeoJson[G <: Geometry, D: JsonWriter...() 最后只需要将 geojson 对象写入文件即可。
文件： stu_info.csv 代码： import csv #导入csv模块 try: file=open('stu_info.csv','r')...#打开文件 except FileNotFoundError: print('文件不存在') else: stus=csv.reader(file) #读取文件内容...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，对其中的每一个文件加以操作——将其中指定的若干列的数据部分都向上移动一行，并将所有操作完毕的Excel表格文件中的数据加以合并...在一个文件夹内，有大量的Excel表格文件（以.csv格式文件为例），其中每一个文件都有着类似如下图所示的数据特征；我们希望，对于下图中紫色框内的列，其中的数据部分（每一列都有一个列名，这个列名不算数据部分...此外，很显然在每一个文件的操作结束后，加以处理的列的数据部分的最后一行肯定是没有数据的，因此在合并全部操作后的文件之前，还希望将每一个操作后文件的最后一行删除。 ...其次，我们通过columns_move_index = list(range(8, 16)) + list(range(17, 36))指定需要移动数据的列的索引范围，并随后遍历需要移动数据的列。...最后，我们通过result_df.to_csv()函数，将最终处理后的DataFrame保存为一个新的Excel表格文件，从而完成我们的需求。 至此，大功告成。
文件： 图片 代码： try: file=open('food.txt',"r") #以读模式打开文件 except FileNotFoundError: #如果文件不存在
一、前言 前几天在Python星耀群【维哥】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧，将一份Excel文件按照指定列拆分成多个文件。...如下表所示，分别是日期和绩效得分，如： 其中日期列分别是1月到8月份，现在他有个需求，需要统计每一个月的绩效情况，那么该怎么实现呢？
我想有更简单一些的工具,能依靠Vega的力量并且允许简单的语法点到geoJSON文件,详细描述一个投影和大小/比列,最后输出地图....例如, 将地图数据分层来建立更复杂的地图: 加之,等值线地图需绑定Pandas数据,需要数据列直接映射到地图要素.假设有一个从geoJSON到列数据的1:1映射,它的语法是非常简单的: 我们的数据并非没有争议无需改造...——用户需要确保 geoJSON 键与熊猫数据框架之间具有1:1的映射。...下面就是之前实例所需的简明的数据框架映射：我们的国家信息是一个列有FIPS 码、国家名称、以及经济信息（列名省略）的 CSV 文件： 在 geoJSON 中，我们的国家形状是以 FIPS 码为id 的（
文件均可以下载到，但格式略有区别，比如全球地图有id即国家简写，在properties下的name中也有全称。...在实现choropleth_mapbox的过程中，地图一直无法正常显示，原因有二，其一plotly基于d3.js，geojson文件的加载比较耗时，而且要认为点击一下zoom out按钮才能呈现地图，其二参数不对...中的id值，即国家简写，数据表格中的列也要为国家简写，即country列 fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson=counties,locations='country...，即locations列 fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson=counties, featureidkey="properties.name",locations...中的id值，即国家简写，数据表格中的列也要为国家简写，即country列，对color_continuous_scale进行设置 fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson
以哪个字段为关键字进行排序 -u //去重，排序后相同的行只显示一次 -f //排序时忽略字符大小写 uniq //将重复的行只显示一遍...-c //显示匹配到的内容一共有多少行 -v //显示没有被模式匹配到的行 -o //只显示被模式匹配到的字符串...-B 1 //被模式匹配到的内容以及其前面1行的内容都显示出来 -C 1 //被模式匹配到的内容以及其前后的行各显示1行 egrep...根据权限精确查找 -perm -mode //9位权限中非0的权限必须完全匹配 -perm /mode //9位权限中非0的权限任何一位匹配即可...| xargs //通过管道将查找到的内容给xargs处理，xargs会把内容进行拆分，拆分完毕后将内容作为参数交给后面的命令执行。 ----
2022年底，微软宣布将发布超过4780万公里的道路数据。浅浅用python可视化一下。...可视化 githup好像都被无语住了，说好的发布 GeoJson 格式，结果发布个tsv格式，真的逼得人骂娘 还好有大佬出手写了一下代码，可以将tsv格式数据转为GeoJson 格式 https://...road_data_processing.ipynb 这里又遇见一个问题，因为我是在ArcGIS Pro写的代码，安装gdal还有geopandas就浪费了好多时间我感觉我又可以水一篇教程了 转换格式代码如下 #将tsv...format='GPKG') output_ds = None 需要注意的是第一列为所在地区国家简称 所以我真的有在用ArcGIS Pro写代码（3.0界面真TM丑，谁用谁知道） 可视化代码...import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 GeoJSON 文件 gdf = gpd.read_file(r"C:\Users
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....set_geometry函数则是将新增列设置为几何列，这样就会按照新的几何列显示地图。...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。...比如前面的world： world.to_file("countries.shp") 还可以输出为GeoJson、GeoPackage等地理空间文件类型。...world.to_file("countries.geojson", driver='GeoJSON')world.to_file("package.gpkg", layer='countries',
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法，下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法，当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库，没有办法一一列举 pyecharts、plotly、folium...GeoJSONDataSource with open("china.json", encoding="utf8") as f: geo_source = GeoJSONDataSource(geojson...LatitudeFormatter import cartopy.io.shapereader as shapereader import matplotlib.ticker as mticker #从文件中加载中国区域...visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) c.render_notebook() 通过 Pyecharts 绘制地图的一个好处就是不需要处理 GEO 文件...，我们直接出入国家名称，就可以自动匹配到地图上，非常方便 再绘制中国地图 c = ( Map() .add("测试数据", [list(z) for z in zip(Faker.provinces
：中国省级地图 geojson 文件，用于绘制地图轮廓 然后导入数据： with open("china_province.geojson") as f: provinces_map = json.load...：dict 类型，这个就是刚才说的用于绘制地图轮廓的数据，一般从相应的 geojson 文件中用 json.load 加载进来。...通常的形式为 properties.name，其中的 name 需要你自己根据 geojson 文件去指定，比如这里是 properties.NL_NAME_1，意思就是 NL_NAME_1 这一列是省份名称...通常来说是一个 pandas dataframe 中的某一列，即一个 series。...其实本文所讲的是地图是一种 tile map，和这种地图对应的是一种轮廓地图，没有 mapbox 这种底图，只绘制 geojson 文件中定义的轮廓，如下面这幅图： ?
GeoSeries是一列有几何形状(Point,LineString,Polygon,MultiLineString,……)等构成的数据列。...GeoDataFrame由多列Series或者GeoSeries组成，其中至少需要有一列为GeoSeries。...geopandas 的以下功能非常常用： 1，文件读写 2，空间查询 3，坐标转换 4，空间join 5，地理数据可视化 #安装geopandas !...#可以直接读geojson和shp等空间文件，也可以读含有geometry字段的csv文件 dfraw = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres...')) #保存成geojson dfraw.to_file("dfcountries.geojson",driver = "GeoJSON") #读取geojson dfload = gpd.read_file
它通常以树状结构展示，将主题、子主题、关键词等通过线条和连接箭头相连，从而呈现出不同元素之间的层次关系和联系。...但是我们需要了解，ChatGPT无法直接帮我们绘制思维导图，我们还需要进行一下加工，比如借助一些插件才可以将ChatGPT生成的Markdown文件展示成为思维导图，本文将举例说明。...**输入完整作者名** - *输入：* "John Smith" - *预期结果：* 应该精确匹配到名为 "John Smith" 的作者所发表的文献资源。2....这一次生成发回复已经基本符合了我们的需求，我们可以将这个回复复制到我们的Markdown文件中，并且使用插件生成思维导图。...我们可以在vscode中安装markmap插件，Markmap插件是一款可以将Markdown文件转成思维导图展示的插件如下图：我们将ChatGPT内容复制到我们在vscode中的思维导图.md文件中，
GeoJSON https://github.com/ritvikmath/StarbucksStoreScraping/blob/master/laZips.geojson 为了熟悉数据，这里是前几行的快照...feature.properties.zipcode', fill_color='YlGn', fill_opacity=1) laMap.save('laChoropleth.html') 由于个人发现更难理解如何将所有组件放到适当的位置...它检查由所引用的数据帧大熊猫数据字段，搜索KEY_ON为邮政编码列，并发现中列出的其他列的列是numStores。然后它知道它需要在邮政编码90001中填写对应于3个商店的颜色。...然后它会查看geo_path字段引用的GeoJSON ，并找到邮政编码90001及其相关的形状信息，该信息告诉它在地图上为该邮政编码绘制哪种形状。通过这些链接，它具有所有必要的信息。...唯一遗憾的是，还没有找到一种方法将这些地图的实际交互式版本嵌入到Medium帖子中，所以只能显示截图。强烈建议通过此帖子运行一小段代码，以便自己使用交互式地图。这是一次完全不同的体验。
地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。...下面将简单介绍击中常用的数据格式： Shapefile文件 使用最普遍的地理空间格式是Esri的Shapefile文件，可以通过arcgis软件或者第三方转换工具包将任意格式的矢量数据转换成Shapefile...GeoJSON文件 GeoJSON文件是基于JavaScript对象表示格式的一种新的、智能化的文本格式，已被主流的地理空间软件和大部分网站发布数据所采用，因为JavaScript是动态网页支持的语言，...栅格数据是由若干行或列的单元或者像素构成的，每个单元代表一个数值。...ASCII格式 ASCII网格文件就是将栅格数据存放在一个文本文件中，包含数据本身和数据的信息，通过文件头，读取数据。
-100行 特别注意的是,可以使用$:最后一行 /RegExp/(正则表达式) 比如: /^root/，表示以root开始的行 /pattern1/,/pattern2/ 第一次被pattern1匹配到的行开始到被...pattern2匹配到的行结束 LineNumber 指定某行 startLine, +N 从startLine开始向后的N行，总共是N+1行 Commonds sed的命令很多,这里我只列出常用的commonds...d:删除符合条件的行 p:显示符合条件的行 a \string:在匹配的行后追加新行,内容是string i \string:在匹配的行前追加新行,内容是string r FILE:将指定的文件的内容添加到匹配的行之后...w FILE:将指定范围内的内容另存到指定的文件中 s /pattern/ReplaceString/修饰符:将符合模式的字符串替换为ReplaceString(默认只替换每行中第一次被模式匹配到的串...) sed ‘/oot/w /tmp/oot.txt’ /etc/fstab (将/etc/fstab文件中的包含oot的行的内容另存到/tmp/oot.txt) sed ‘s#1..e#&r#g’
实现步骤 我们现在要绘制照片拍摄的密度图，大概需要这样一些步骤： 抽取照片的EXIF信息（经度，纬度，创建时间等） 编写脚本将抽取出来的信息转换成通用格式（GeoJSON） 使用QGIS将这些点的集合导入为图层...然后将表RKVersion中的部分信息导出即可，SQLite内置了很方便的导出功能，通过它提供的shell客户端sqlite3，将信息导出到csv文件中： ?...3列：时间，纬度，精度。...转换为GeoJSON 方便以后的转换起见，我们将这个文件转换成GeoJSON（其实很多客户端工具可以支持CSV的导入，不过GeoJSON更为标准一些）。 ?...我们可以将这个文件导入到PostGIS中进行简化： ? 这里的shp2pgsql命令是GDAL工具包提供的命令，用以将Shapefile导入到PostGIS中，你可以通过 ? 来安装。
merge()方法自动将所有列同时作为连接列，合并时取并集，所有的连接列在结果中都返回了，得到的效果就与按行合并一样。(理解how参数和on参数后就会明白，下文马上介绍)。 二连接方式 ---- ?...合并时，先找到两个DataFrame中的连接列key，然后将第一个DataFrame中key列的每个值依次与第二个DataFrame中的key列进行匹配，匹配到一次结果中就会有一行数据。...上面的left和right中key列都是k0~k2，k0~k2分别匹配到一次，共匹配三次，所以结果有三行。...假如将k0~k2都改成k，则left中的每一个k可以与right中的k匹配到三次(many_to_many，后面会介绍)，共匹配9次，结果会有9行。...上面的例子中，用于连接的列是key1,key2，k0,k0在两个DataFrame中都有，匹配到一次，k1,k1匹配到两次，k2,k2和k2,k3等都没有匹配成功，所以结果为三行(默认合并方式为inner
如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。...比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。
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
云直播
对象存储
腾讯会议
