Momepy Geodataframe到Shapefile的类'list‘错误_C++中List类的迭代器分段错误_c# WPF从绑定到类对象的List<>获取值 - 腾讯云开发者社区

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17 2.2 矢量文件的写出　　在geopandas中使用to_file()来将GeoDataFrame或GeoSeries写出为矢量文件，主要支持shapefile、GeoJSON以及GeoPackage...GeoDataFrame写出为ESRI Shapefile，设置driver参数为ESRI Shapefile，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-...图21 　　但我观察到即使出现了上述错误，GeoPackage文件也是成功保存到路径下的且整个程序并未被打断，因此可以无视上述错误： ?

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Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析-文件IO篇

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。...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：...()来将GeoDataFrame或GeoSeries写出为矢量文件，主要支持shapefile、GeoJSON以及GeoPackage。...GeoDataFrame写出为ESRI Shapefile，设置driver参数为ESRI Shapefile。...这里需要注意一个bug：在使用geopandas导出GeoPackage文件时，可能会出现图21所示错误：图21 但我观察到即使出现了上述错误，GeoPackage文件也是成功保存到路径下的且整个程序并未被打断

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geopandas&geoplot近期重要更新

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。...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, crs='EPSG:4326') # 转换为GeoDataFrame 最终得到一个较为庞大的GeoDataFrame，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 50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB

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（数据科学学习手札89）geopandas&geoplot近期重要更新

-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...(base, crs='EPSG:4326') # 转换为GeoDataFrame 　　最终得到一个较为庞大的GeoDataFrame，接着我们分别测试geopandas读写shapefile、feather...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 50秒 25.7秒 128MB parquet 52.4秒 26秒 81.2MB 　　所以当你要存储的矢量数据规模较大时，可以尝试使用

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利用python把shp文件写入PostgresSQL数据库

一旦规避掉这个问题，那把数据输入到PG数据库就不是什么难事了。...安装的时候设置好用户密码还有数据库~（这部分你要会一些基本的pg数据库~可以百度）。...其次，将shp文件导入Geodataframe中。再把Geodataframe写入pg数据库。...，格式为用户名：密码 #localhost:port就不解释了 map_data = gpd.GeoDataFrame.from_file('D:/Thesis/fjsouthwest/New_Shapefile.shp...-亿寻 PyCharm2019亲测破解方式中国范围2019年道路网数据分享分享一套中国区域的矢量图层（到县级）微信号：一个有趣的灵魂W 关注我们，了解更多

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Geopandas 一行代码算出每个省的面积

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。...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

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#Python实战#神器Geopandas一行代码算出每个省面积

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。...如果你用的是 VSCode编辑器或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal. 由于geopandas涉及到许多第三方依赖，pip安装起来非常麻烦。...") 学会上面的基本用法，我们就可以进行简单的地图绘制及面积的计算了。...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

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构建自己的地理信息空间数据库及与客户端简单交互

2.0 Shapefile and DBF Loader Exporter工具来手动导入本地的shp文件。...这张表整体就是我们之前在分享 R语言的sf对象和Python中的GeoDataFrame对象的技术雏形。...可以看到地理信息列在postgis中已经被编码成一组特殊数字，而在R中的sf对象中则是嵌套列表，在Python的GeoDataFrame中则是特殊的geomtry列。...最后指定编码（这里涉及到中文字符串） df = gpd.read_postgis("select * from bou2_4p",engine,crs = 4326) ?...中的GeoDataFrame做出更多具备商业价值的东西，感兴趣的也可以一起分享交流心得。

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python与地理空间分析（一）

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...Shapefile文件是一个整体，重命名文件和编辑文件时，需要相关文件保持一致，否则很容易导致数据错误无效。...BeautifulSoup模块主要用来处理格式错误的XML文件，也可以解析HTML文件 from bs4 import BeautifulSoup gpx=open("broken_data.gpx")...plt gdf=geopandas.GeoDataFrame census=gdf.from_file("GIS_CENSUS_poly.shp") census.plot() plot.show()...总结这篇文章是python地理空间分析的一个开头，简单介绍了地理空间分析对于数据分析和气象的重要作用，介绍了地理空间分析的对象，常用到的数据以及python中对这些数据处理设计到的常用的包。

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气象绘图——白化杂谈

这里只简单讲解一下白化的原理：平流层的萝卜的程序与气象家园上的程序都是使用set_clip_path功能来进行白化，进入官网查询本命令，可知set_clip_path主要对collection类作白化...不过大佬为了丰富白化功能，增添了一个region参数，使得我们能够凭关键词筛选要白化的省份，并且不使用cartopy中的geos_to_path命令，而是使用的shapefile库包来读取边界。...：上述只是通过普通子图的白化推广到地图子图的白化，所以默认的PlateCarree投影。...随后进入下一步，构造用于裁剪的GeoDataFrame。...这种方法其实十分类似geopandas的方法，最终生成的mask数组都被降维，难以恢复到原来的维度，如果直接contourf会报出错误但是我们可以用scatter映射的方法达到类似的结果。

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Google Earth Engine（GEE）——使用 GeoPandas 和 Uber 的 H3 空间索引进行快速多边形点分析

这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。...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。...GeoDataframe 并将其写入地理包。...gdf = gpd.GeoDataFrame(counts, crs='EPSG:4326') output_filename = 'gridcounts.gpkg' gdf.to_file(driver...这是显示生成的 hexbin 地图的图层，其中显示了世界各地的盗版热点。从读取输入到创建聚合网格层的整个过程只需 2 秒多一点。将其与使用空间索引的 QGIS 模型进行比较，该模型至少需要 5 倍。

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空间数据可视化笔记——simple features空间对象基础

---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛，大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息，而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。...以上简单揭示了sf的定义、结构和特点，接下来我们深入到sf的sfc列内部，探索它的基础元素生成过程。...Reading layer `nc' from data source `D:\R\R-3.4.1\library\sf\shape\nc.shp' using driver `ESRI Shapefile...GeoDataFrame也同时提供了对于shp、json格式空间地理信息数据源的支持。...，同时也可为这些独立对象配备属性值信息，最终形成的GeoDataFrame，就是和R语言中的sf(simple features)对象一致的，含有地理空间信息集合的数据框。

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批量将本地gis数据导入postgis数据库

encoding="utf-8", use_iconv=TRUE )) OGR data source with driver: ESRI Shapefile...='708965'" l_ply(input_list,task,conn) } #启动任务 Project_io("D:/R/mapdata/Province") Python-gis数据批量入库...import numpy as np import os import re import json #数据写入函数： def write_gis(path): map_data = gpd.GeoDataFrame.from_file.../{2}".format(username,password,dbname) engine = create_engine(link,encoding = 'utf-8') file_list...= os.listdir() map(lambda x: write_gis(x),file_list) return None #执行任务计划 if __name__ == '__

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这或许是2022年最酷的工具

大家好，我是南南，最近一个AI模型爆火，不知道大家有没有刷到呢，他就是ChatGPT。作为一个爱拖更的GIS博主，我想试试他能不能帮我写下文章，嘿嘿嘿~ 以下内容仅供娱乐，不要当真哦！...import arcpy # Set the workspace arcpy.env.workspace = "C:/data" # Get a list of shapefiles in the...workspace shapefiles = arcpy.ListFeatureClasses() # Create an empty list to store the shapefile paths...shapefile_paths = [] # Loop through the shapefiles and add their paths to the list for shapefile in...arcpy.Merge_management(shapefile_paths, "C:/data/merged_shapefile.shp") 果然写代码才是它最专业的功能吗，哈哈哈再问他点概念性的问题

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Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析—数据结构篇

本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识。...作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。...geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas，可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...，对于有孔多边形，interiors返回所有内部孔洞LinearRing格式边框线集合：图20 is_valid 在shapely中涉及到很多拓扑计算操作时，对几何对象的合法性有要求。...方法来取得这两个几何对象的相交部分，出现了拓扑逻辑错误：图22 查看s_.is_valid，可以看出第一个自相交的多边形非法：图23 boundary boundary返回每个几何对象的低维简化表示

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geopandas 0.10版本重磅新特性一览

而这次新增的sjoin_nearest()就可以支持我们开展上述分析计算功能，它的主要参数有：「left_df」：连接对应的左GeoDataFrame 「right_df」：连接对应的右GeoDataFrame...# 构造示例点要素表1 gdf1 = gpd.GeoDataFrame( { 'id1': list('abc'), 'geometry': [...( { 'id2': list('def'), 'geometry': [ Point(0.4, 0), Point...folium，而在这次新版本中，geopandas为GeoDataFrame及GeoSeries对象新增交互式地图可视化方法explore()，你可以理解为交互式版本的plot()方法。...()中用于设置拓扑关系的参数op在这次新版本中被改名为predicate，大家在使用时要留意： ---- 大家在了解到这些新功能和变动后，在使用新版geopandas时，如果遇到未知bug，欢迎在https

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Python绘制气象实用地图(附代码和测试数据)

数据、中文字体、地图shapefile文件、代码后文全部提供。...---- •绘制兰勃脱投影的中国区域(包含南海子图) •Mask掉海洋部分的兰勃脱投影(包含南海子图) •基于salem的白化 •中国区域白化(包含南海子图) •单独省份区域白化 ---- 1.绘制兰勃脱投影的中国区域...get_demo_file('world_borders.shp')) shdf = shdf.loc[shdf['CNTRY_NAME'].isin(['Nepal', 'Bhutan'])] # GeoPandas' GeoDataFrame...Hunan Sheng vertices = [] codes = [] pts = shape_rec.shape.points prt = list...Hunan Sheng vertices = [] codes = [] pts = shape_rec.shape.points prt = list

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Python中ArcPy读取Excel数据创建矢量图层并生成属性表

我们需要将该表格文件中所记录的全部站点信息导入到Python中，并将全部站点创建为一个点要素的矢量图层；此外，需要同时可以指定该矢量图层的投影坐标系，并将表格文件中的四列信息作为矢量图层属性表的字段与内容...(point_geometry) arcpy.CopyFeatures_management(point_geometry_list,shapefile_name) # Import the Filed...Information field_list=["X","Y","ID_Own","Name"] arcpy.AddField_management(shapefile_name,field_list...[0],"FLOAT") arcpy.AddField_management(shapefile_name,field_list[1],"FLOAT") arcpy.AddField_management...(shapefile_name,field_list[2],"SHORT") arcpy.AddField_management(shapefile_name,field_list[3],"TEXT")

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geotrellis使用（八）矢量数据栅格化

目录前言栅格化处理总结参考链接一、前言首先前几天学习了一下Markdown，今天将博客园的编辑器改为Markdown，从编写博客到界面美观明显都清爽多了，也能写出各种样式的东西了...前几天碰到一个任务，需要将矢量数据导入到Accumulo中，然后通过geotrellis进行调用。...首先浏览Geotrellis的源代码，发现一个ShapeFileReader类，貌似直接能解决问题啊，赶紧写代码如下: geotrellis.shapefile.ShapeFileReader.readSimpleFeatures...(path) 满心欢喜的以为一句话就解决问题了，谁知道一直报如下错误： The following locker still has a lock: read on file:..shp...注意最后需要添加shpDataStore.dispose()否则会同样报上述文件锁定的错误，所以我猜测此处应该是Geotrellis的一个bug。

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geopandas overlay 函数报错问题解决方案

前言这篇文章依旧是基于上一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）而写，此文章中介绍了使用 geopandas 的 overlay 函数对两个 GeoDataFrame 对象取相交或相异的部分...此函数封装的非常好，解决了我们的主要问题，在我自己的 Windows 系统上运行也正常，但是部署到 Ubuntu 16.04 后就出了问题，经过层层分析，最终发现是 Rtree 的问题。...问题重现创建两个 GeoDataframe 对象，假定为 data1 和 data2，两个对象均包含一个 Polygon 的 GeoSeries 列，对这两个对象执行 overlay 函数，如下： intersection_data...= geopandas.overlay(data1, data2, how='intersection') 首先需要在 Ubuntu 系统上安装 geopandas 类库，可以使用 pip 直接安装，...' 难道 data1 或者 data2 为空了，反复检查不存在这个问题，那应该是 overlay 函数里面出问题了吧，再详细的跟踪、查看日志发现另一个错误： TypeError: incompatible

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（数据科学学习手札77）基于geopandas的空间数据分析——文件IO

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geopandas&geoplot近期重要更新

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利用python把shp文件写入PostgresSQL数据库

Geopandas 一行代码算出每个省的面积

#Python实战#神器Geopandas一行代码算出每个省面积

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气象绘图——白化杂谈

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批量将本地gis数据导入postgis数据库

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geotrellis使用（八）矢量数据栅格化

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