2 geopandas 0.10版本重要新特性一览 如果你已经安装了旧版本的geopandas，那么推荐执行下列命令进行geopandas的更新： conda update geopandas -c https...是否被正确安装： 下面我们就来看看这次版本更新中有哪些重要新变动吧~ 2.1 新增空间最近连接方法sjoin_nearest() 我们都知道利用geopandas中的sjoin()，可以完成基于多种空间拓扑关系的...()、sjoin_nearest()、overlay()和clip()亦可作为GeoDataFrame的方法来使用 在以前的版本中，我们只能使用gpd.XXX()的方式来使用sjoin()、overlay...以上文介绍的sjoin_nearest()为例，只需向sjoin_nearest()方法中传入右表即可： ( gdf1 .sjoin_nearest(gdf2,...，在使用新版geopandas时，如果遇到未知bug，欢迎在https://github.com/geopandas/geopandas/issues及时提交说明，一起帮助geopandas变得更加好用和完善
2 geopandas 0.10版本重要新特性一览 如果你已经安装了旧版本的geopandas，那么推荐执行下列命令进行geopandas的更新： conda update geopandas -c...https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge -y 而如果你还没有安装geopandas，那么下面的安装方式是最稳妥的：...是否被正确安装： 下面我们就来看看这次版本更新中有哪些重要新变动吧~ 2.1 新增空间最近连接方法sjoin_nearest() 我们都知道利用geopandas中的sjoin()，可以完成基于多种空间拓扑关系的空间连接操作...()、sjoin_nearest()、overlay()和clip()亦可作为GeoDataFrame的方法来使用 在以前的版本中，我们只能使用gpd.XXX()的方式来使用sjoin()、overlay...以上文介绍的sjoin_nearest()为例，只需向sjoin_nearest()方法中传入右表即可： ( gdf1 .sjoin_nearest(gdf2,
图2 在geopandas中我们利用sjoin函数来实现空间连接，其使用方式类似pandas中的merge接近，主要参数如下： left_df：GeoDataFrame，传入空间连接对应的左表 right_df...contains' lsuffix：字符型，代表当左右表连接之后存在重名列时，为左表重名的列添加的后缀，默认为'left' rsuffix：字符型，意义类似lsuffix，默认为'right' 了解过sjoin...()将区划面作为左表，站点作为右表，在op='intersects'参数设置下进行空间连接，再衔接groupby，以统计出各区划面内部的公交站点数量： gpd.sjoin(left_df=Berlin,...'within'时，按照拓扑规则，如果依旧是左表面要素，右表点要素，得到的结果就会为空，反过来则正常： 图8 类似的，其他类型几何对象之间的空间连接你也可以根据自己的需要进行操作，值得一提的是，利用sjoin...，多出的得不到匹配的要素会自动返回False： 图13 geopandas中进行拓扑关系判断的基本原则了解完了，下面罗列出常用的一些拓扑关系判断API，均为GeoSeries或GeoDataFrame
(join_gdf, npartitions=4) # 使用空间连接找到相交的部分 joined = gpd.sjoin(target_gdfnew, join_gdfnew,...使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。你的代码尝试使用geopandas.sjoin，但是应该使用dask_geopandas.sjoin。...shapefile的CRS一致 join_dgdf = join_dgdf.to_crs(target_dgdf.crs) # 使用空间连接找到相交的部分 joined = dgd.sjoin...16) # 适当调整npartitions join_dgdf = join_dgdf.to_crs(target_dgdf.crs) joined = dgd.sjoin...# 将边界数据转换为目标数据的坐标参考系统 join_gdf = join_gdf.to_crs(batch.crs) # 执行空间连接 joined = dgd.sjoin
今天的文章中，我就将为大家一一介绍相关的更新内容： 2 geopandas 0.14版本更新内容 2.1 安装新版本geopandas 需要注意的是，从0.14版本开始，geopandas将最低支持的...，geopandas底层将默认使用shapely（>=2.0版本）进行高性能矢量运算，因此geopandas仅会在shapely缺失但pygeos已安装时，才会调用pygeos。...譬如在原有仅起点终点连成线要素基础上，按照1单位距离进行增密的结果如下： 2.3.9 新增shortest_line()方法 新增shortest_line()方法，用于计算任意两个要素之间最短距离连线： 2.4 sjoin_nearest...()新增exclusive参数 新版本中为sjoin_nearest()新增参数exclusive，默认为False，当设置为True时，会在计算过程中自动忽略与自身要素相同的最近邻要素，非常的实用...，省得我们在做sjoin_nearest()最近邻搜索计算之前手动排除要素自身： 更多有关geopandas0.14版本的更新内容，请移步https://geopandas.org/en/stable
今天的文章中，我就将为大家一一介绍相关的更新内容： 2 geopandas 0.14版本更新内容 2.1 安装新版本geopandas 需要注意的是，从0.14版本开始，geopandas将最低支持的...-y 直接在终端中执行上述命令即可一步到位完成虚拟环境的创建，以及新版geopandas、jupyterlab的安装： 2.2 geopandas 0.14版本底层依赖变动 在0.14版本中，geopandas...譬如在原有仅起点终点连成线要素基础上，按照1单位距离进行增密的结果如下： 2.3.9 新增shortest_line()方法 新增shortest_line()方法，用于计算任意两个要素之间最短距离连线： 2.4 sjoin_nearest...()新增exclusive参数 新版本中为sjoin_nearest()新增参数exclusive，默认为False，当设置为True时，会在计算过程中自动忽略与自身要素相同的最近邻要素，非常的实用，省得我们在做...sjoin_nearest()最近邻搜索计算之前手动排除要素自身： 更多有关geopandas0.14版本的更新内容，请移步https://geopandas.org/en/stable/docs/changelog.html
我们都清楚常规表格数据的连接，是按照设定的连接方式，将每张表中指定的某列或某些列数值相等的记录行合并为同一行，最后汇整成连接结果表返回： ?...图2 在geopandas中我们利用sjoin函数来实现空间连接，其使用方式类似pandas中的merge接近，主要参数如下： left_df：GeoDataFrame，传入空间连接对应的左表...图5 接着我们就利用sjoin()将区划面作为左表，站点作为右表，在op='intersects'参数设置下进行空间连接，再衔接groupby，以统计出各区划面内部的公交站点数量： gpd.sjoin... 当主体矢量列长度为n，而输入待比较的矢量列长度为1时，返回的bool值是待比较矢量列与主题矢量列一一进行比较后的结果： ?...，主体矢量被截断未能进行比较的部分默认返回False： ?
今天的文章，费老师我就将带大家一起快速了解在全新的1.0版本中，新的功能特性、优化提升以及相关API的变动情况~ 2 geopandas 1.0版本介绍 如果你还未曾安装使用过geopandas，我最推荐的方式是新建虚拟环境...的安装： mamba create -n geopandas-env python=3.9 -y && mamba activate geopandas-env && mamba install geopandas...-y 而如果你已经安装了先前版本的geopandas，那么在你的对应环境下，终端执行下列命令即可进行版本升级： mamba update geopandas -y 新安装或升级完成后，检查一下版本变化...GeoDataFrame快捷转化为GeoJSON格式字典数据结构： 2.2 功能增强 接下来我们来了解新版本中获得功能增强的一些主要API： 2.2.1 空间连接新增dwithin型空间关系判断 针对sjoin...show_bbox=True, drop_id=True, to_wgs84=False )) 2.2.4 空间连接新增参数on_attribute 针对GeoDataFrame.sjoin
GeoPandas提供sjoin函数将两个GeoDataFrame数据集基于空间关系进行连接。...sjoin函数常用参数如下： sjoin(left_df, right_df, how='inner', op='intersects', lsuffix='left', rsuffix='right'...以下示例展示了如何使用sjoin函数进行空间连接。..._subplots.AxesSubplot at 0x7f75ed49deb0> sjoin函数 # 左连接 join_left_df = points.sjoin(polygons, how="left...aggfunc: 统计函数，用于对其他字段进行计算，可以是以下函数之一： 'first': 返回第一个非空值。 'last': 返回最后一个非空值。 'mean': 返回平均值。
你需要geopandas!??...一，GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas在地理数据处理领域的扩展包，主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib...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 !...pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple geopandas import numpy as np import pandas...naturalearth_lowres')) dfcities = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_cities')) dfjoin = gpd.sjoin
image_tensor和Label，还能返回图像文件名中的建筑id。...gdf_fishnet['id'] = gdf_fishnet.index gdf_fishnet_label['id'] = gdf_fishnet_label.index 空间连接的两种方式，一种是使用geopandas.GeoDataFrame.sjoin_nearest...同时搜寻和连接，一种是使用geopandas.GeoDataFrame.sjoin 直接进行空间连接。...我们已经有方格网了，直接使用geopandas.GeoDataFrame.sjoin空间连接： gdf_fishnet = gpd.sjoin(gdf_fishnet, gdf, how='left',...在使用sjoin()函数时返回的结果中，同一个小渔网会被和它相交的建筑多边形所相连，所以我们通过同一个渔网中的建筑物都拥有渔网要素的id来判断，这个id就是初始定义的id列，不过在使用sjoin()函数被重命名为
我们在日常生活中常有这样的求和 多条件求和 我们常用函数是sumif,sumifs,sumproduct 我认为输入公式计算多条件求和时有点复杂，所以我想能不能搞个简单一点的 想了想，搞一个吧，练练手 '传入一维数组和标题，返回标题在数组中的位置...k = 1 gotoNext = True If t_num > 0 Then ReDim t_Array(1 To t_num) sjoin...= Join(Application.Index(con_arr, 1, 0), "") dic(sjoin) = 0 For Each rr In conTitleRng...dic.exists(s) Then dic(s) = dic(s) + data_arr(k, get_Col) Next k MultiConTosum = dic(sjoin
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...random_rectangle[0] + 10000, random_rectangle[1] + 10000, ] 调用clip_by_rect()： 返回的结果与原始矢量记录数量一致...来反向筛选出发生裁切的矢量记录： 除此之外，你还可以直接将[minx, 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...你可以在https://github.com/geopandas/geopandas/releases/tag/v0.11.0查看完整的版本更新说明，总体而言，这次新版本更新带来的重要更新并不太多，但都颇为实用
我的思路是首先对所有经纬度点进行去重，接着保存为GeoDataFrame并统一坐标参考系为「Web墨卡托」也就是EPSG:3857： from shapely.geometry import Point import geopandas...manhattan_grids.unary_union.centroid.y) # 提取对应下车点坐标 dropoff = ( # 利用空间连接，提取目标网格中包含到的所有坐标点 gpd .sjoin...])[['geometry']] ) # 提取上一步得到的下车坐标点在各个网格中的分布数据 grid_distrib = ( # 利用空间连接匹配网格与下车坐标点 gpd .sjoin
我的思路是首先对所有经纬度点进行去重，接着保存为GeoDataFrame并统一坐标参考系为Web墨卡托也就是EPSG:3857： from shapely.geometry import Point import geopandas...manhattan_grids.unary_union.centroid.y) # 提取对应下车点坐标 dropoff = ( # 利用空间连接，提取目标网格中包含到的所有坐标点 gpd .sjoin...])[['geometry']] ) # 提取上一步得到的下车坐标点在各个网格中的分布数据 grid_distrib = ( # 利用空间连接匹配网格与下车坐标点 gpd .sjoin
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...box左下角、右上角的坐标信息： 图17 length length属性返回每个几何对象边长： 图18 geom_type geom_type返回每个几何对象类型： 图19 exterior与interiors...对于多边形对象，exterior返回LinearRing格式的外边框线，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...（点对象无具体的更低维简化，故无返回值）： 图24 centroid centroid返回每个几何对象的重心（几何中心）： 图25 convex_hull convex_hull返回每个几何对象的凸包
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...inline world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) world.plot()...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...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。...world.centroid # 将新增列设置为几何列 world = world.set_geometry('centroid_column') world.plot() plt.show() world.centroid返回一个
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...shps.numRecords # shape文件中包含了多少个记录数，即子文件数 读取shape子文件 >>> shp = shps.shapeRecord() 获取子文件属性信息 >>> shp.record # 返回列表...'Anqing', '', 0, '', 'Dìjíshì', 'Prefecture City', '安庆市', 'Ānqìng'] 类似 fiona 中获取shape子文件的属性信息，但fiona返回为字典...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 模仿过程 今天我们要模仿的这张图，咋一看上去似乎略复杂，但如果你曾经阅读过我的「基于geopandas的空间数据分析」系列文章，就一下子可以在脑中将此图构成进行分解： 2.1 过程分解 我们仔细观察原作品...接着我们在上述数据基础上对每个社区面内部的街道树木数量进行统计并对数据进行分箱，配上预设区间的色彩值： # 统计每个社区内部的树木数量 sf_trees = \ ( gpd # 空间连接 .sjoin
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