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初试geopandas
为了拓展python在地学的应用，一个比较流行的库geopandas，还是有必要接触的，但是接触的第一感觉就并不是太友好，对于其geometry的设定，初衷是不错的，可是体验效果有点糟糕，但是打开其中的字段 当然不能免俗的，还是看看怎么载入数据： import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt import shapely import numpy as np world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) 50, 3),columns=['X', 'Y', 'Z']) geom = [shapely.geometry.Point(xy) for xy in zip(df.X, df.Y)] gdf = geopandas.GeoDataFrame
90220发布于 2020-09-15 - 来自专栏人人都是架构师
geopandas：Python绘制数据地图
GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。 GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为：GeoPandas-doc。 本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。 GeoPandas安装命令如下： pip install geopandas 如果上述命令安装出问题，则推荐使用conda安装GeoPandas，命令如下： conda install geopandas GeoPandas-doc GeoPandas Examples Gallery Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北 Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化 matplotlib-scalebar
5K41编辑于 2023-09-14 - 来自专栏Python大数据分析
利用geopandas与PostGIS进行交互
本文就将针对如何利用geopandas向PostGIS空间数据库写入及读取矢量数据进行介绍。 图1 2 geopandas与PostGIS进行交互 为了能在geopandas中与postgresql和PostGIS建立连接，请确保以下3个库已经安装： pip install sqlalchemy 2.1 利用geopandas向PostGIS写入数据 为方便演示，这里我们以简化版的重庆市区县矢量面数据为例，首先我们导入所需的geopandas（注意geopandas版本必须大于等于0.8.0）与 sqlalchemy（后者用于创建数据库连接），并读入重庆市.geojson文件，你可以在开头的Github仓库找到它： 图6 接着我们来演示如何通过geopandas向PostGIS推送矢量信息表， 从PostGIS读取数据 从PostGIS中读取数据要用到另一个API，对应geopandas的read_postgis()，其主要参数如下： ❝「sql」：字符型，对应从空间数据库中提取数据的SQL语句
2.4K20编辑于 2022-04-03 - 来自专栏Python与算法之美
动手学geopandas地理数据分析
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 as pd import shapely import geopandas as gpd from shapely import wkt from shapely import geometry
2K30发布于 2021-04-07 - 来自专栏Python大数据分析
geopandas&geoplot近期重要更新
本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 最近一段时间（本文写作于2020-07-10）geopandas 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 parquet两种崭新的数据格式，他们都是Apache Arrow项目下的重要数据格式，提供高性能文件存储服务，使得我们可以既可以快速读写文件，又可以显著减少文件大小，做到了“多快好省”： 图1 在将geopandas base = gpd.GeoDataFrame(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 2.2 geoplot近期重要更新 2.2.1 webplot在线底图切换方式升级 在之前我们出品的「基于geopandas的空间数据分析」系列文章中的**geoplot篇(上)**中，对可以添加在线底图的
1.1K30编辑于 2022-04-03 - 来自专栏Python大数据分析
geopandas轻松叠加在线底图
分享 成长 ❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 国庆期间，抽空给大家分享在geopandas 图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install contextily 从下面这个小例子出发： import geopandas as gpd import contextily as ctx import matplotlib.pyplot as plt cq = gpd.read_file 在稍事等待之后（如果没有“特殊”的上网技巧，可能要多等一段时间），我们的底图便自动获取拼接完毕，之后直接导出图像文件即可，是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后
1.2K20编辑于 2022-04-03 - 来自专栏气象杂货铺
geopandas轻松叠加在线底图
❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 国庆期间，抽空给大家分享在geopandas 图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install contextily 从下面这个小例子出发： import geopandas as gpd import contextily as ctx import matplotlib.pyplot as plt cq = gpd.read_file 在稍事等待之后（如果没有“特殊”的上网技巧，可能要多等一段时间），我们的底图便自动获取拼接完毕，之后直接导出图像文件即可，是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后
2.4K50发布于 2020-11-06 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
Python-geopandas 中国地图绘制
上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中，我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图，本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图，主要的知识点如下 ： geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便的read_file 我们使用如下代码将其转换成具有地理信息的geopandas 格式数据： scattergdf = gpd.GeoDataFrame( scatter, geometry=gpd.points_from_xy 总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制,讲解了数据标记，投影转换等内容。 但需指出的是： geopandas 的安装较为麻烦，建议使用 conda install --channel conda-forge geopandas 进行安装。
3.8K30发布于 2021-02-22 - 来自专栏气象杂货铺
Python-geopandas 中国地图绘制
上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中，我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图，本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图，主要的知识点如下 ： geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便的read_file 我们使用如下代码将其转换成具有地理信息的geopandas 格式数据： scattergdf = gpd.GeoDataFrame( scatter, geometry=gpd.points_from_xy 总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制,讲解了数据标记，投影转换等内容。 但需指出的是： geopandas 的安装较为麻烦，建议使用 conda install --channel conda-forge geopandas 进行安装。
2.7K40发布于 2020-12-16 - 来自专栏气python风雨
基于geopandas的精美地图绘制：geoplot
2.1 in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from geoplot) (2.5.0) Requirement already satisfied: geopandas 1.3.6) Requirement already satisfied: shapely>=1.8.0 in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from geopandas post1) Requirement already satisfied: pyproj>=3.3.0 in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from geopandas 3.4.1) Requirement already satisfied: fiona>=1.8.21 in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from geopandas already satisfied: click-plugins>=1.0 in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from fiona>=1.8.21->geopandas
57510编辑于 2024-10-08 - 来自专栏气python风雨
使用geopandas裁剪行政区域地图
前言：这个小技巧前面白化的推文也使用过，专门拿出来写一篇 版本 python 3.9 import numpy as np import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot 保存裁剪后的tjshp文件 ----> 4 tj.to_file('/home/mw/project/tj.shp') /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/geopandas /geodataframe.py in to_file(self, filename, driver, schema, index, **kwargs) 1112 from geopandas.io.file crs=None, epsg=None, inplace=False, allow_override=False): /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/geopandas tj2.to_file('/home/mw/project/tj2.geojson', driver='GeoJSON') /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/geopandas
54610编辑于 2024-06-20 - 来自专栏数据STUDIO
用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图
这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。 本文和大家一起学习如何使用 GeoPandas有效地可视化地理空间数据。 与 GeoPandas 相关的地理空间分析相关术语 地理空间数据[1]描述相对于地球位置（坐标）的物体、事件或其他特征。 空间数据 由几何对象的基本类型表示。 什么是GeoPandas？ GeoPandas 基于Pandas。它扩展了 Pandas 数据类型以包含几何列并执行空间操作。因此，任何熟悉Pandas的人都可以轻松采用 GeoPandas。 ▲ GeoPandas – GeoDataFrame 和 GeoSeries 在GeoPandas的主要数据结构是GeoDataFrame延伸的PandasDataFrame。 数据准备 在导入 GeoPandas 之前阅读Teams数据集，数据集和代码可以在公众号『数据STUDIO』回复【GeoPandas】获取。
5.8K21编辑于 2021-12-15 - 来自专栏Python大数据分析
geopandas，用python画地图原来这么简单！
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。 = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) fig, ax = plt.subplots(1, 1
4.1K20编辑于 2022-04-02 - 来自专栏Python大数据分析
geopandas直接支持gdb文件写出与追加
github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes❞ 1 简介 大家好我是费老师，在我之前的某篇文章中为大家介绍过如何在windows系统上，基于ESRI FileGDB驱动为geopandas 而随着近期geopandas底层依赖gdal的更新，使得我们可以在各种系统中直接利用geopandas对gdb文件进行写出及追加操作，下面我们就来一睹为快~ 2 geopandas直接支持gdb文件写出与追加
1.7K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏Python大数据分析
Python-Geopandas 教你绘制中国地图
本期我们试着使用Python-geopandas包绘制空间地图，主要的知识点如下： geopandas 绘制中国地图 matplotlib add_axes()添加南海小地图 绘图文件分享 geopandas 读取中国地图文件 geopandas提供了非常方便的read_file()方法用于读取geojson文件，我们直接进行默认投影(WGS84)的绘制，代码如下： file = r"中国省级地图GS（2019 绘图数据操作 接下来，我们将我们要绘制的数据读取、转换并绘制在地图上，数据预览如下： 我们使用如下代码将其转换成具有地理信息的geopandas 格式数据： scattergdf = gpd.GeoDataFrame 总结 本期推文使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制,讲解了数据标记，投影转换等内容。 但需指出的是： geopandas 的安装较为麻烦，建议使用 conda install --channel conda-forge geopandas 进行安装。
2.2K20编辑于 2022-04-03 - 来自专栏Python大数据分析
geopandas轻松绘制交互式在线地图
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在上一篇文章中，我为大家介绍了不久前发布的geopandas 今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中，利用explore()制作在线地图可视化的方法： 2 在geopandas中制作在线地图可视化 explore()方法类似我们熟悉的plot()
2.2K41编辑于 2022-04-03 - 来自专栏Python大数据分析
Python GIS神器geopandas 1.0版本来了
1 简介 大家好我是费老师，就在昨天，Python生态中著名的GIS分析库geopandas发布了其1.0.0正式版本。 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 /geopandas/releases/tag/v1.0.0 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我们进行讨论~
59510编辑于 2024-07-05 - 来自专栏Python大数据分析
地图可视化：geopandas绘制拓扑着色地图
今天我们就来学习配合geopandas如何快速实现地图的拓扑着色。 2 基于mapclassify的地图拓扑着色 对于着色方案的生成，我们需要使用到mapclassify这个第三方库，以前我的geopandas系列文章分层设色篇也介绍过其中的诸多功能，而本文需要使用到其特殊的
1.8K30编辑于 2022-04-03 - 来自专栏Python大数据分析
geopandas 0.9.0重要新特性一览
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 而以前版本geopandas中的explode()方法是不兼容pandas的，这意味着如果你既需要多部件矢量要素拆分，又需要按照数组型元素拆分，就得在geopandas与pandas的数据结构之间转来转去 ，但新版本中两者得到了完美兼容~ 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 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
1.1K20编辑于 2022-04-03 - 来自专栏点滴积累
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 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
89610发布于 2018-12-28
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