使用GeoDataFrame的to_file方法导出为SHP文件: 最后,你可以使用GeoDataFrame的to_file方法将数据导出为SHP文件。 python gdf.to_file('output.shp', driver='ESRI Shapefile') 完整的代码示例如下: python import pandas as pd import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point # 创建一个Pandas DataF...
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: ESRI Shapefile 我们将上文最后一次读入的GeoDataFrame写出为ESRI Shapefile,设置...
gdf=gdf.difference(gpd.GeoDataFrame(geometry=[bbox],crs=gdf.crs))# 可视化删除指定区域内的图形之后的地图 fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,10))gdf.plot(ax=ax)plt.show()# 将删除后的图形保存为新的 Shapefile 文件 new_shp_file="海南省界/海南省界Export_Output.shp"gdf.to_file(new_shp_file)...
作为一种十分常见的矢量文件格式,geopandas对shapefile提供了很好的读取和写出支持,其DataFrame结构相当于GIS数据中的一张属性表,使得可以直接操作矢量数据属性表,使得在python中操作地理数据更方便。本文给大家介绍下用Python脚本中对Shapefile文件(.shp,.shx,.dbf等格式)进行读写操作。 开发准备 由于geopandas有好几个...
首先,我们需要加载地理数据。Geopandas支持多种地理数据格式,包括Shapefile、GeoJSON、Geopackage等。在本示例中,我们将使用一个Shapefile格式的地图数据。 import geopandas as gpd # 读取Shapefile格式的地图数据 world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) ...
前面讲到将shapefile读成GeoDataFrame格式,反过来你也可以将GeoDataFrame格式输出为shapefile文件。 比如前面的world: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 world.to_file("countries.shp") 还可以输出为GeoJson、GeoPackage等地理空间文件类型。
Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库,提供了DataFrame等数据结构,支持各种数据操作和处理。 在Pandas中处理地理空间数据,可以使用Geopandas库,Geopandas是一个基于Pandas的开源Python库,专门用于处理地理空间数据,下面是一些常用的操作和方法: 1、导入Geopandas库: ...
I'm running a script to process an attached zipped shapefile, which converts it to a featureset to append into a hosted feature service. When processing the zipped shapefile, I'm running into an error when using the pandas.DataFrame.spatial.from_featureclass method. Here'...
接下来，要将数据写入文件，我们可以默认使用 GeoDataFrame.to_file（） 函数将数据写入 Shapefile，但您可以使用驱动程序参数将其转换为 GeoJSON。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，...
您可以使用.read_file()命令以这种方式从许多不同的矢量格式(GeoPackage、Shapefile、GeoJSON等)读取数据。因此,使用geopandas开始处理地理数据非常容易。让我们看一下我们数据变量的数据类型: 这里我们看到我们的数据变量是一个GeoDataFrame,它扩展了DataFrame的功能,以处理前面讨论过的空间数据。我们可以应用许多熟悉的pand...