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...
最后发现除了输出的时候指定utf-8,读取的时候还要指定gbk编码才可以,代码如下: 1#-*-coding:utf-8-*-2import geopandas as gpd34a=u'D:/京口区_大型购物广场.shp'56#read7pointdata = gpd.read_file(a, encoding='gbk')#需要读取全路径8910#write11outpoint_f = u'D:/京口区_大型购物广场.geojson'...
将shp文件读取到geopandas到同名字典 ,可以按照以下步骤进行: 首先,确保已经安装了geopandas库。可以使用以下命令安装geopandas: 首先,确保已经安装了geopandas库。可以使用以下命令安装geopandas: 导入所需的库: 导入所需的库: 使用gpd.read_file()函数读取shp文件,并将其存储为geopandas的GeoDataFrame对象: 使用g...
data = gpd.read_file('path/to/shapefile.shp') 选择要转换的多边形,可以通过索引或其他条件进行选择: 代码语言:txt 复制 polygon = data.iloc[0].geometry # 选择第一个多边形 将多边形转换为geojson格式: 代码语言:txt 复制 geojson = mapping(polygon) 打印或保存geojson结果: 代码语言:txt 复制 print(ge...
infile=r'inputfile_path\rasterio.tif'shpfile=r'shpfile_path\shpfile.shp'#读取shp文件gdf=gpd.read_file(shpfile)# 读取tif文件withrasterio.open(infile)assrc:raster_crs=src.crs raster_bounds=src.bounds# 如果 Shapefile 和栅格数据的 CRS 不匹配,则转换 Shapefile 的 CRSifgdf.crs!=raster_crs:gdf...
「—Python提取目标区域geojson数据,转换为shp文件并绘制地图」 内容概要 geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库,其能简化地理空间数据处理,减少对Arcgis等工具的依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁,打造纯Python式的空间数据处理工作流程。本案例...
这。shp 文件:此文件包含形状几何图形。.dbf文件:此文件包含每个几何的属性,.shx 文件:这是形状索引文件,可帮助将属性链接到形状。GeoJSON: 这是 2016 年发布的地理空间数据的新文件格式。由于它仅包含一个文件,因此与 Shapefile 相比,它更容易使用。在本文中,我们将使用 geopandas.read_file() 函数读取...
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
5.1 直接导出为shp boundary.to_file('研究边界.shp',encoding='gb18030')boundary.to_file('研究边界',driver='ESRI Shapefile',layer='layer1',encoding='utf-8')# 需要注意的是,如果不指定编码的话,导出的数据中文将会是乱码# 以上两种方式均可导出shp,若是geojson的话,将第二行的driver修改为geojson,并...
这。shp文件:此文件包含形状几何图形。 .dbf文件:此文件包含每个几何的属性, .shx文件:这是形状索引文件,可帮助将属性链接到形状。 GeoJSON:这是 2016 年发布的地理空间数据的新文件格式。由于它仅包含一个文件,因此与Shapefile相比,它更容易使用。 在本文中,我们将使用geopandas.read_file()函数读取托管在 GitHub...