郊区范围生成函数 defsuburban_generate(city,distance):#对每一个geometry进行buffer计算buffer_gdf=gpd.GeoDataFrame(geometry=city.geometry.apply(lambdageom:geom.buffer(distance)))#将buffer进行合并buffer_gdf=buffer_gdf.dissolve()city=city.dissolve()#从生成的缓冲区中减去建成区范围,得到最终的郊区bufferbuffer...
代码如下: fromshapely.geometryimportLineString,Point,Polygondefpoint_to_line(df):returnLineString(df.sort_values("number")[["x","y"]].values) 我们需要导入shapely库的几个转换命令,sort_values对应的值就是单条线的排序字段名。然后我们调用这个函数 bl=(boundary.groupby("uid").apply(point_to_line)...
selected_ids = sindex.intersection(np.array([-120,-45,120,45])) #可以调用query方法用一个geometry来进行查询, 查询关系可以用 predicate指定('intersect','contains','within'等) query_ids = sindex.query(geo.Polygon.from_bounds(-120,-45,120,45)) print(df.loc[query_ids,:].shape) #查看pred...
importgeopandasasgpdif__name__=='__main__':df=gpd.read_file(r'E:\test\ArcgisNew\other\test.shp')X1=df.iloc[0].geometry.bounds[0]# 最左Y1=df.iloc[0].geometry.bounds[1]# 最下X2=df.iloc[0].geometry.bounds[2]# 最右Y2=df.iloc[0].geometry.bounds[3]# 最上 结果: geometry字段...
['area_name'] = data['name'].str.replace(' ','')# 连接矢量数据属性表与Excel表格reg = pd.merge(regions, data, left_on='name', right_on='area_name')# 复制整张表reg02 = reg.copy()# # 专题地图制图reg02['coords'] = reg02['geometry'].apply(lambdax: x.representative_point()....
data['density'] = data.geometry.apply(lambda x: kde(x)) 这里的kde是一个自定义的函数,用于计算给定点的核密度估计值。 绘制热图: 代码语言:txt 复制 sns.kdeplot(data['density'], cmap='YlOrRd', shade=True) 这里的cmap参数指定了颜色映射,shade参数表示是否填充颜色。 使用geopandas绘制热图的优势在...
dfcsv=pd.read_csv("dfcountries.csv",sep="\t")dfcsv["geometry"]=dfcsv["geometry"].apply(wkt.loads)df=gpd.GeoDataFrame(dfcsv,geometry="geometry") 2,空间查询 代码语言:javascript 复制 #空间查询可以建立rtree快速找到某个范围内的对象,GeoSeries也具有该功能 ...
reg02['coords'] = reg02['geometry'].apply(lambda x: x.representative_point().coords[0]) # create a map based on the name, so they all have different colours reg02.plot(figsize=(20, 10), column='name', legend=False, cmap='Pastel1_r', edgecolor='k') # show every country's na...
map_data['geometry'] = map_data['geometry'].apply(lambdax: WKTElement(x.wkt, spatial_ref))#geopandas 的to_sql()方法继承自pandas, 将GeoDataFrame中的数据写入数据库print(map_data) map_data.to_sql( name='tbl_name1', con=engine,
x = data.iloc[index].geometry.centroid.x y = data.iloc[index].geometry.centroid.y name = data.iloc[index]["childrenNum"] ax.text(x, y, name, ha="center", va="center",color='red') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.