实际上,现实的空间分析计算任务中,必须要为数据设置合适的CRS,在geopandas.GeoSeries()和geopandas.GeoDataFrame()中就包含参数crs,下面我们举例说明,还是先用到geopandas自带的世界国家地区数据,我们从中选择中国(坚持一个中国,我们将台湾地区组合进国土中):...
geopandas使用matplotlib作为绘图后端,使用plot()方法对GeoSeries或GeoDataFrame进行可视化,简简单单即可完成基本的可视化。 再结合上matplotlib的一些额外元素补充,便可以创建出更加精美的可视化作品,下面我们分别...
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇,通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化。 2 基础可视化 geopandas使用matplotlib作为绘图后端,使用plot()方法对GeoSeries或GeoDataFrame进行可视化,简简单单即可完成基本的可视化,再结合上matplotlib的一些额外元素补充,便可以创建出更加精美的可视化作品,下面我们分别...
实际上,现实的空间分析计算任务中,必须要为数据设置合适的CRS,在geopandas.GeoSeries()和geopandas.GeoDataFrame()中就包含参数crs。 下面我们举例说明,还是先用到geopandas自带的世界国家地区数据,我们从中选择中国(坚持一个中国,我们将台湾地区组...
GeoPandas实现了两个主要的数据结构,GeoSeries和GeoDataFrame。它们分别是pandas中Series和DataFrame的子类。 GeoSeries 一个GeoSeries包含一个几何图形的序列。 GeoSeries类实现了几乎所有的Shapely对象的属性和方法。在使用GeoSeries时,它将应用于序列中所有几何图形的每一个元素。二元操作可以在两个GeoSeries对象之间进行...
geopandas 使用matplotlib作为绘图后端,使用 plot() 方法对 GeoSeries 或 GeoDataFrame 进 行可视化。 GeoSeries.plot() 的常用的参数: figsize:传入(宽度, 高度)形式的元组或列表,用于控制绘制出图像的宽度和高度 facecolor:设置几何对象的填充色,可接受颜色名称和十六进制色彩,设置为'none'时不填充颜 色 ...
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,主要区别在于它可以存储几何列(也称为GeoSeries)并执行空间操作。GeoDataFrame 中的几何列可以包含各种类型的矢量数据,包括点、线和面。但是,只有...
GeoPandas是对pandas的扩展,用于处理地理空间数据 GeoDataFrame是其中一个数据类型,和ArcGIS中的属性表很像,有几何形状字段(红框)和常规的属性字段(绿框),就名称不一样而已。 读入.shp数据 前提:import geopandas as gpd df=gpd.read_file(r'E:\test\ArcgisNew\other\test.shp') ...
geoplot中的polyplot用于绘制基础的面数据,并不像pointplot那样带有值映射功能,其主要参数如下: df:传入对应的GeoDataFrame对象projection:用于指定投影坐标系,传入geoplot.crs中的对象 extent:元组型,用于传入左下角和右上角经纬度信息来设置地图空间范围,格式为(min_longitude, min_latitude, max_longitude, max_latit...
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:我们将上文最后一次读入的GeoDataFrame写出为ESRI Shapefile,设置...