geom_type 图29 这时所有直接针对GeoDataFrame的矢量相关操作都无法使用。 重新为GeoDataFrame指定矢量列 geo_df.set_geometry('raw_points').geom_type 这时相关操作可正常使用: 图30 - 多个矢量列切换 通过前面的内容,我们知道了每个GeoDataFrame都有一个矢量主列,相关操作例如绘图都基于此列,实际上GeoDataFrame...
GeoPandas的核心数据结构是GeoDataFrame,它类似于Pandas的DataFrame,但包括一个额外的"geometry"列,用于存储地理空间几何图形。一个GeoDataFrame可以包含多个地理要素,每个要素具有一个几何图形和一组属性。 以下是一个示例,展示了如何创建一个GeoDataFrame: import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point # ...
例如,后者可以简单的表示为boros.geometry -mp。 计算每个区中这些由点缓冲生成的holes的比例,是很容易做到的 >>> holes.area /boros.geometry.area BoroCode1 0.602015 2 0.523457 3 0.585901 4 0.577020 5 0.559507dtype: float64
importgeopandasasgpdfromshapely.geometryimportPoint# 创建一个空的GeoDataFramegdf=gpd.GeoDataFrame()# 添加一个Point几何对象和属性数据gdf['geometry']=[Point(0,0),Point(1,1)]gdf['name']=['Point A','Point B'] 在这个示例中,首先创建了一个空的GeoDataFrame,然后添加了两个Point几何对象和相应的属...
world = world.rename(columns={'geometry': 'borders'}).set_geometry('borders') #更改geometry列的名字 world['centroid_column'] = world.centroid # 把质点赋给world的列centroid_column中 world = world.set_geometry('centroid_column') # 把几何列设为centroid_column ...
gdf['geometry'] = [Point(0, 0), Point(1, 1)] gdf['name'] = ['Point A', 'Point B'] 在这个示例中,首先创建了一个空的GeoDataFrame,然后添加了两个Point几何对象和相应的属性数据。 几何图形 GeoPandas支持各种地理空间几何图形,包括点、线、面、多边形等。这些几何图形可以用来表示地理空间对象,如...
import shapely.geometry as sgeo import geopandas as gp #track=sgeo.LineString(zip(data.lat/10,data.lon/10)) track=sgeo.LineString(zip(data.lon/10,data.lat/10)) track_buffer=track.buffer(2) geos_track=gp.GeoSeries(track) geos_track_buffer=gp.GeoSeries(track_buffer) ...
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.2)# # 将数据从DataFrame转换为GeoDataFrame#data_with_geometry = gpd.GeoDataFrame(result)#print("type",type(data_with_geometry),type(result))# 创建ScaleBar对象所需的唯一参数是 dx 。这等于现实世界中一个像素的大小。此参数的值取决于您的CR...
Geopandas提供了一系列函数和方法,用于创建、操作和分析点数据。例如,可以使用Geopandas的GeoDataFrame对象来存储点数据,并使用Point对象来表示每个点的几何信息。可以通过GeoDataFrame的geometry列来访问和操作点的几何信息。 对于点数据的应用场景,可以包括地理位置定位、地理空间分析、地理数据可视化等。例如,在地图应...
from shapely.geometry import Point # 创建一个点对象代表某个地点的经纬度 point = Point(-74.006, 40.7128) # 空间查询,找出距离该点最近的城市 nearest_city = cities[cities.distance(point).idxmin()] print("最近的城市是:", nearest_city['name']) 8. 地图叠加与分组 在地图可视化中,有时候需要将不...