2. 读取 Shapefile 文件 首先,我们需要准备一个 Shapefile 文件。这里我们使用的是名为“海南省界Export_Output.shp”的Shapefile文件(文件链接下载链接在附件)。 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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运...
使用GeoPandas导出Shapefile(.shp)文件是一个常见的操作,通常用于地理空间数据的存储和分享。下面是基于你的提示,详细解释如何使用GeoPandas导出shp文件的步骤: 加载或创建一个GeoPandas数据框(DataFrame): 首先,你需要有一个GeoPandas的GeoDataFrame对象,这个对象包含了地理空间数据。你可以通过读取一个现有的Shapefile文件...
您可以使用.read_file()命令以这种方式从许多不同的矢量格式(GeoPackage、Shapefile、GeoJSON等)读取数据。因此,使用geopandas开始处理地理数据非常容易。让我们看一下我们数据变量的数据类型: 这里我们看到我们的数据变量是一个GeoDataFrame,它扩展了DataFrame的功能,以处理前面讨论过的空间数据。我们可以应用许多熟悉的pand...
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。 不像geopandas.read_file()可以根据传入的文件名称信息自动推断类型,我们在写出矢量数据时就需要使用driver参数来声明文件类型: ESRI Shapefile 我们将上文最后一次读入的GeoDataFrame写出为ESRI Shapefile,设...
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,不像geopandas.read_file()可以根据传入的文件名称信息自动推断类型,我们在写出矢量数据时就需要使用driver参数来声明文件类型: ESRI Shapefile
首先,我们需要准备一个 Shapefile 文件。这里我们使用的是名为“海南省界Export_Output.shp”的Shapefile文件(文件链接下载链接在附件)。 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: importgeopandasasgpd# 读取 Shapefile 文件shp_file="海南省界...
通过to_file函数,我们可以将GeoDataFrame对象保存为一个新的 Shapefile 文件。 完整代码及解析 import geopandas as gpdfrom shapely.geometry import boximport matplotlib.pyplot as plt# 读取 Shapefile 文件shp_file = "海南省界/海南省界Export_Output.shp"gdf = gpd.read_file(shp_file)# 可视化地图fig, ax...
接下来，要将数据写入文件，我们可以默认使用 GeoDataFrame.to_file（） 函数将数据写入 Shapefile，但您可以使用驱动程序参数将其转换为 GeoJSON。districts.to_file("districts.geojson", driver="GeoJSON")3. 地理数据帧属性 由于GeoDataFrames是pandas DataFrame的子类，因此它继承了许多属性。但是，存在一些差异，...
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4 如果已经知道数据对应的CRS,可以在读入数据后补充上crs信息以进行其他操作: importpyproj data.crs = pyproj.CRS.from_user_input('EPSG:4326') data.crs 图5 直接读取文件夹 ...
使用GeoPandas,我们可以将卡纳塔克邦的shapefile加载到一个GeoDataFrame中,这实际上是一个带有几何列的pandas DataFrame。几何列存储了shapefile中每个要素的空间信息。 # 导入GeoPandas库 import geopandas as gpd # 加载shapefile gdf_districts = gpd.read_file('District.shp') 这是数据帧的样子 4.绘制地图: 使用...