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...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，不明所以的请自行搜索。...装完 geopandas 后需要安装 Rtree 类库，执行如下命令： pip install Rtree 安装完毕后执行上面的 overlay 语句，Windows 下能够正常运行，在 Ubuntu...attribute 'intersection' 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
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，就在前两天，Python...python版本提升至3.9： 因此，推荐大家以3.9版本作为建立GIS运算Python环境的基础，这里我们以conda为例，直接建立新的虚拟环境来做演示（下面的命令中为了加速下载过程使用到相关国内...conda资源镜像）： conda create -n geopandas-demo python=3.9 -c https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda/pkgs...用于直接从任意类型目标矢量中提取全部折点要素： 2.3.4 新增frechet_distance()方法 新增frechet_distance()方法，用于计算弗雷歇距离（fréchet distance），是一种用来度量路径之间相似度的经典数学方法...： 举个例子，我们构造如下的四条路径线要素，肉眼上很容易看出a与b，c与d各自相似度最高： 而通过frechet_distance()计算两两之间的弗雷歇距离，也可以从数值计算角度准确计算得到彼此最相似的路径
1 简介 大家好我是费老师，就在前两天，Python生态中的GIS运算神器geopandas发布了其0.14.0新版本，在这次新版本更新中，不仅是新增了许多矢量计算API，还开始为日后正式发布1.0...python版本提升至3.9： 因此，推荐大家以3.9版本作为建立GIS运算Python环境的基础，这里我们以conda为例，直接建立新的虚拟环境来做演示（下面的命令中为了加速下载过程使用到相关国内conda...资源镜像）： conda create -n geopandas-demo python=3.9 -c https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda/pkgs/main...用于直接从任意类型目标矢量中提取全部折点要素： 2.3.4 新增frechet_distance()方法 新增frechet_distance()方法，用于计算弗雷歇距离（fréchet distance），是一种用来度量路径之间相似度的经典数学方法...： 举个例子，我们构造如下的四条路径线要素，肉眼上很容易看出a与b，c与d各自相似度最高： 而通过frechet_distance()计算两两之间的弗雷歇距离，也可以从数值计算角度准确计算得到彼此最相似的路径
转换为 Dask-GeoPandas DataFrame 首先，使用 GeoPandas 读取地理数据文件： python import geopandas df = geopandas.read_file...('...') # 使用你的文件路径替换 '...'...然后，将其转换为 Dask-GeoPandas DataFrame： python import dask_geopandas 将 GeoPandas DataFrame 分区为 Dask-GeoPandas...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
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas...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...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...#geopandas-integration阅读了解更多。 ---- 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~
图1 2 geopandas 0.9.0重要新特性一览 出于对稳定性的考虑，我选择新建虚拟环境来探索新版本geopandas，完整命令如下（顺便一提，0.9.0版本最低支持的Python版本为3.5...）： conda create -n geopandas-env python=3.7 -c https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge...y 2.1 read_file可直接读取存放单个矢量文件的zip压缩包 在以前的版本中，当我们的矢量文件存放在zip压缩包内时，使用gpd.read_file()直接读取时需要传入特殊格式的zip路径表达式...图7 2.7 绘图无需descartes依赖 用过geopandas绘制面要素的朋友都知道，以前版本的geopandas是需要第三方依赖库descartes，但在0.9.0版本中再也不需要啦！...图8 除此之外，geopandas还提供了很多小的新特性，这里就不再一一赘述，感兴趣的读者朋友可以在https://github.com/geopandas/geopandas/releases/tag
0.9.0，作为一次比较大的版本更新，geopandas为我们带来了一系列新特性，今天的文章我们就来一起看看有哪些主要的功能变化吧~ 图1 2 geopandas 0.9.0重要新特性一览 出于对稳定性的考虑...，我选择新建虚拟环境来探索新版本geopandas，完整命令如下（顺便一提，0.9.0版本最低支持的Python版本为3.5）： conda create -n geopandas-env python...read_file可直接读取存放单个矢量文件的zip压缩包 在以前的版本中，当我们的矢量文件存放在zip压缩包内时，使用gpd.read_file()直接读取时需要传入特殊格式的zip路径表达式（详见我以前撰写的...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...图8 除此之外，geopandas还提供了很多小的新特性，这里就不再一一赘述，感兴趣的读者朋友可以在https://github.com/geopandas/geopandas/releases/tag
geopandas。...在控制台中直接进入python，检查geopandas是否正确安装： (python_spatial) C:\Users\hp>python Python 3.7.7 (default, Mar 23...譬如我们导出前面创建好的python_spatial到所需路径下： (python_spatial) C:\Users\hp>conda env export > C:\Users\hp\Desktop...-f 路径\文件名.yml。...而如果想要修改某个kernel的显示名称，可以同样在对应的虚拟环境下使用jupyter kernelspec list查看每个kernel以及其对应的路径，前往路径下把kernel.json中display_name
图1 最重要的是，QGIS面向Python的接口PyQgis不仅可以用来开发QGIS插件，还可以配合Conda完美地避开路径配置的过程，直接与Conda虚拟环境集成在一起，从而随心所欲地在jupyter...notebook之类的编辑器中书写Python代码调用各种QGIS中的地理计算功能，进而弥补geopandas在某些功能上的尚未完善之处。...在已经正确安装和配置anaconda或miniconda的机器上，在终端执行conda create -n QGIS python=3.7 -y来建立一个Python虚拟环境，这里选择3.7版本的Python...图6 如果你可以成功执行上述代码，那么恭喜你已经完成了所有环境配置工作，因为是集成在conda虚拟环境中的，所以我们免去了所有配置QGIS相关路径的工作（爽翻了是不是~）。 ...为了方便下面的功能演示我们顺便把geopandas也安装了： conda install -c conda-forge geopandas -y 接下来我们先来查看所有可用的QGIS中的算法功能：
图1 最重要的是，QGIS面向Python的接口PyQgis不仅可以用来开发QGIS插件，还可以配合Conda完美地避开路径配置的过程，直接与Conda虚拟环境集成在一起，从而随心所欲地在jupyter...notebook之类的编辑器中书写Python代码调用各种QGIS中的地理计算功能，进而弥补geopandas在某些功能上的尚未完善之处。...在已经正确安装和配置anaconda或miniconda的机器上，在终端执行conda create -n QGIS python=3.7 -y来建立一个Python虚拟环境，这里选择3.7版本的Python...接着我们创建新的notebook，测试一下QGIS是否可以正确导入： 图6 如果你可以成功执行上述代码，那么恭喜你已经完成了所有环境配置工作，因为是集成在conda虚拟环境中的，所以我们免去了所有配置QGIS相关路径的工作...为了方便下面的功能演示我们顺便把geopandas也安装了： conda install -c conda-forge geopandas -y 接下来我们先来查看所有可用的QGIS中的算法功能： #
（这种网络类型忽略单向方向性） 'bike' - 获取骑自行车者可以使用的所有街道和路径 'all' - 下载所有（非私有）OSM 街道和路径 'all_private' - 下载所有 OSM 街道和路径...preserve_topology (bool, 默认值为 True): 如果为False，则使用更快的算法，但可能会产生自相交或其他无效的几何体。...注意: 如果不保留拓扑结构，简化可能会导致无效的几何对象，而且简化可能对坐标的顺序敏感：仅在坐标顺序上不同的两个几何体可能会被不同地简化....3.1 使用geopandas找到街景点（方法1） 建议用方法一，因为速度更快。如果你想学如果使用ArcGIS Python也就是Arcpy如何处理空间数据，也推荐看看第二种方法。...的基本知识: https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html [5] isinstance: https://www.runoob.com/python
)，这代表我们已经进入激活的python_spatial环境中，接着我们就可以使用conda命令在当前环境中安装geopandas，按照官网的推荐方式从conda-forge对应的channel进行安装...python，检查geopandas是否正确安装： (python_spatial) C:\Users\hp>python Python 3.7.7 (default, Mar 23 2020, 23:...图7 2.3 虚拟环境的备份和恢复 conda提供了将虚拟环境导出为yaml文件的功能，使得我们可以保留好不容易创建好的虚拟环境中的配置信息，格式如conda env export > 导出路径\文件名....yml，譬如我们导出前面创建好的python_spatial到所需路径下： (python_spatial) C:\Users\hp>conda env export > C:\Users\hp\Desktop...-f=路径\文件名.yml，譬如我们就在本机上用已经导出的python_spatial.yml复制为新的虚拟环境，耐心等待之后conda会自动完成前面所有我们手动实现的步骤： conda create
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。...安装所需库 首先，我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装： pip install geopandas pip install shapely 2....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...定义一个变量 shp_file，指定 Shapefile 文件的路径。...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。
我通过geopandas库实现了这一需求，在这里简单记录之，供需要的人借鉴。 二、geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生，它是一个开源的强大的Python数据分析工具。...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。...3.1 引入geopandas 为了使用geopandas库，首先需要将其引入。...provincedata = GeoDataFrame.from_file(provinceshpfile) 代码很简单，只要给GeoDataFrame.from_file函数传入shp文件路径即可...geopandas进行投影转换很简单。
前言 将近两年前，我写过一篇同名文章（见使用Python实现子区域数据分类统计）。 当时是为了统计县域内的植被覆盖量，折腾了一段时间，解决了这个问题。...想到这，就开始翻看 geopandas 的用户手册，果然让我找到了。 解决路径 1....包引用 from geopandas import * from shapely.geometry import * 2....创建两个 GeoDataFrame 对象 geopandas 可以直接将 shp 文件读为 GeoDataFrame 对象，如下： shpdata = GeoDataFrame.from_file(path...参考http://geopandas.org/set_operations.html 大意是说当执行两个空间对象的相交、合并、取异操作的时候就可以使用此函数。
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 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...文件头基本包含行列数，起始坐标，单位，无效值的定义等信息 全球文件 世界文件由一些简单的文本构成，能够以外部文件的形式提供地理空间参考信息，世界文件结构非常简单，常包含的信息包括：•x方向单位大小•y轴偏转角的...此外python中也提供了元素树（ElementTree）解析XML的工具，允许使用路径样式的语法对XML文档进行查询。...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。...plt gdf=geopandas.GeoDataFrame census=gdf.from_file("GIS_CENSUS_poly.shp") census.plot() plot.show()
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...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Python中使用它。...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：...import sys sys.path.append(r'所在路径') from OsmDownloader import OsmDownloader 这样才能成功导入没有在Python中注册过的独立模块...') # 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），譬如这里我花了不到20秒就完成成都市路网数据的下载： ?
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第五篇，通过本文你将会学习到基于geopandas和机器学习的分层设色。...，又因为箱线图可以看作无监督问题，故分层数量k在这里无效，删去： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) ax = data_with_geometry.to_crs...具体的代码较多，请在文章开头的Github仓库中对应本文路径下查看： 图14 其中颜色区分对应迭代轮次的数据分层归属，虚线代表对应迭代轮次的间断点，仔细可以看出在迭代过程中数据分层的变化情况。...2.2.1 基于palettable的配色 下面我要给大家介绍的Python第三方库palettable在我之前关于词云图的一篇文章中介绍stylecloud时介绍过，是专门帮助我们为可视化作品配色的。...palettable不依赖其他三方库，纯Python实现，其强大之处在于内置了数量惊人的经典配色方案[5]。
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...下面我们来学习如何在Python中使用它。 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。...按照上文所述的地址下载对应脚本之后，记住其所在路径，接着在其他脚本开头导入模块部分添加： import sys sys.path.append(r'所在路径') from OsmDownloader import...OsmDownloader 这样才能成功导入没有在Python中注册过的独立模块。...') # 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）。
本文介绍了如何使用 Python 对大规模地理空间数据进行可视化。...导入库 第一步导入一些库（例如 datashader、geopandas 和 colorcet）开始本教程。...Geopandas 用于在 Python 中处理空间数据，基本上它用于输入/输出空间数据、空间处理和分析。 最后，colorcet 库用于颜色映射。...export_path="export")export(tf.shade(agg, cmap=colormap),"philippines roads") 总之，该代码设置了一个需要指定背景颜色和导出路径的函数...这就是使用 Python 进行地理空间大数据可视化的全部教程。在本教程中，我们学习了如何使用 Python 中的 Datashader 读取大数据、数据聚合以及创建可视化。希望本教程有用
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