overlay()中的主要参数如下: df1:GeoDataFrame,作为输入的第一个矢量数据集 df2:GeoDataFrame,作为输入的第二个矢量数据集 how:字符型,用于声明空间叠加的类型,对应图13,有'intersection','union'、'symmetric_difference'、'difference',以及额外的'identity',他们之间的区别下文会进行详细介绍 keep_geom_type:bool型...
例如,可能有一个图层包含了所有的道路,另一个图层包含了所有的建筑。通过使用identity可以找到所有的建筑物位于哪些道路上。 # 需要pip install rtree gdf = gpd.overlay(gdf1, gdf2, how='identity') gdf 1. 2. 3. gdf.plot(cmap="tab10") 1. <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f75ed256d6...
overlay()中的主要参数如下: df1:GeoDataFrame,作为输入的第一个矢量数据集 df2:GeoDataFrame,作为输入的第二个矢量数据集 how:字符型,用于声明空间叠加的类型,对应图13,有'intersection','union'、'symmetric_difference'、'difference',以及额外的'identity',他们之间的区别下文会进行详细介绍 keep_geom_type:bool型...
overlay()函数的基本语法如下: 代码语言:javascript 复制 geopandas.overlay(layer1, layer2, how) 其中,layer1和layer2是两个geopandas地理图层对象,how是一个字符串,指定要进行的叠加操作。how参数有以下取值: intersection:交集 union:并集 difference:差集 symmetric_difference:对称差集 identity 在下面的示例中展...
While reading the code of overlay, I noticed that for "identity", "union" is calculated (= "intersection" + "symmetric_difference") and then part of the result is removed. This could be replaced by "intersection" + "difference", which should be faster? 👍 1 ...
overlay_result = gpd.overlay(df1=polygon1, df2=polygon2, how='identity') overlay_result 1. 2. 3. 4. 图23 为了方便理解,我们同样分别绘制出存在缺失值的行以及不存在缺失值的行: # 存在缺失值的行 ax = overlay_result[overlay_result.isna().any(axis=1)] \ ...
本文主要介绍GeoPandas的使用要点。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...
>>>importpygeosaspg>>>a.geometry=pg.set_precision(a.geometry.values.data,1e-6)>>>b.geometry=pg.set_precision(b.geometry.values.data,1e-6)>>>gp.overlay(a,b,how='identity')STATENAMEIDDISTRICT...GISJOINpre_countygeometry0California0060830870011...G06001502.627101e+09MULTIPOLYGON(((-2171984.52...
result = overlay(df1, df2, how=how, use_sindex=use_sindex)# construction of resultifhow =='identity': expected = pd.concat([GeoDataFrame.from_features(expected_features['intersection']),GeoDataFrame.from_features(expected_features['difference']) ...
Geopandas库扩展了Pandas的内容,使Python可以对几何类型进行空间操作,其大部分用法同Pandas一致。在教程开始之前,先导入最基本的库 importgeopandas as gpdimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt 使用步骤 1.文件导入\导出与数据结构 使用read_file()可以导入任何的空间矢量数据,主要有shp和GeoJson两种。具体...