1. 读取 shp/geojson 边界文件 importgeopandasasgpd file ='media/abc.geojson'gdf = gpd.read_file(file)# 将 GeoDataFrame 转换为 GeoJSON 字符串geojson = json.loads(gdf.to_json()) features = geojson['features'] 2. 获取 边界文件的网格范围 importgeopandasasgpd file ='media/abc.geojson'g...
geopandas提供了read_file()函数来读取各种格式的地理空间数据文件,例如Shapefile、GeoJSON等。 以下是一个示例代码,演示如何使用geopandas读取Shapefile文件: 代码语言:txt 复制 import geopandas as gpd # 读取Shapefile文件 data = gpd.read_file('path/to/shapefile.shp') # 打印数据 print(data) 在...
world.to_file("countries.shp") 还可以输出为GeoJson、GeoPackage等地理空间文件类型。 world.to_file("countries.geojson", driver='GeoJSON') world.to_file("package.gpkg", layer='countries', driver="GPKG") 按照地区人口数量给世界地图着色 前面的世界地图都是一个颜色,如果我想按照每个地区人口数量给世...
在本文中,我们将使用geopandas.read_file()函数读取托管在 GitHub中的 GeoJSON 文件,其中包含有关巴塞罗那市不同地区的地理空间数据。 让我们首先加载数据并使用下面的代码打印其中的前五列: url='https://raw.githubusercontent.com/jcanalesluna/bcn-geodata/master/districtes/districtes.geojson'districts=gpd.r...
在本文中,我们将使用 geopandas.read_file() 函数读取托管在 GitHub 中的GeoJSON 文件,其中包含有关巴塞罗那市不同地区的地理空间数据。 让我们首先加载数据并使用下面的代码打印其中的前五列: url = 'https://raw.githubusercontent.com/jcanalesluna/bcn-geodata/master/districtes/districtes.geojson' districts...
有很多不同的地理空间文件格式,例如shapefile,GeoJSON,KML,和GPKG。我们不会在这个实验中讨论它们的差异,但重要的是要提到: shapefile是您将遇到的最常见的文件类型 所有这些文件类型都可以使用gpd.read_file()函数快速加载 下一个代码单元加载一个形状文件,其中包含在纽约州有关环境保护部管理的森林、荒野和其他土地...
如代码所示,通过read_file你可以读取shx、gpkg、geojson等数据。读取出来的图形如下: 同样,因为这个shapefile是省级行政区的数据,每一个省级行政区都被划分为一个区块,因此可以一行语句算出每个省级行政区所占面积: print(maps.area)# 0 4.156054e+11# 1 1.528346e+12# 2 1.487538e+11# 3 4.781135e+10# 4 ...
如代码所示,通过read_file你可以读取shx、gpkg、geojson等数据。读取出来的图形如下: 同样,这个shapefile是省级行政区的,每一个省级行政区都被划分为一个区块,因此可以一行语句算出每个省级行政区所占面积: 代码语言:txt 复制 print(maps.area) # 0 4.156054e+11 ...
如代码所示,通过read_file你可以读取shx、gpkg、geojson等数据。读取出来的图形如下: 同样,这个shapefile是省级行政区的,每一个省级行政区都被划分为一个区块,因此可以一行语句算出每个省级行政区所占面积: print(maps.area)# 0 4.156054e+11# 1 1.528346e+12# 2 1.487538e+11# 3 4.781135e+10# 4 1.189317e...
url = 'https://raw.githubusercontent.com/jcanalesluna/bcn-geodata/master/districtes/districtes.geojson' districts = gpd.read_file(url) districts We will go back to this dataset in a minute, but first, you have to know how to write a GeoDataFrame back to a file. It’s fairly easy....