3. 读取Raster数据 Raster数据通常用于存储栅格数据,如遥感影像和高程数据。你可以使用arcpy的RasterToOtherFormat_conversion函数读取Raster数据: import arcpy 定义Raster数据路径 raster_path = "path/to/your/raster.tif" 定义输出路径 output_folder = "path/to/your/output_folder" 读取Raster数据 arcpy.RasterToOt...
with rasterio.open('path_to_your_raster_file.tif') as src: # 获取栅格数据 data = src.read(1) # 创建GeoDataFrame points = gpd.GeoDataFrame({'geometry': [Point(100, 100)]}, crs=src.crs) # 获取栅格中的值 mask = geometry_mask([geom for geom in points.geometry], transform=src.trans...
DataFrame() for tif_file in tif_files: file_path = os.path.join(input_folder, tif_file) dataset = gdal.Open(file_path) for band in range(dataset.RasterCount): band_data = dataset.GetRasterBand(band + 1).ReadAsArray() pixel_value = band_data[target_row, target_col] date = tif_...
from rasterio.mask import mask from shapely.geometry import box import geopandas as gpd from fiona.crs import from_epsg # 根据raster边界创建边界 minx, miny = 700000,6660000 maxx, maxy = 730000, 6690000 bbox = box(minx, miny, maxx, maxy) geo = gpd.GeoDataFrame({'geometry': bbox}, inde...
target_col = 6017 time_series_df = pd.DataFrame()1819for tif_file in tif_files:20 file_path = os.path.join(input_folder, tif_file)21 dataset = gdal.Open(file_path)2223for band in range(dataset.RasterCount):24 band_data = dataset.GetRasterBand(band + 1).ReadAsArray()...
DataFrame还有一些用于对列进行灵活处理的选项,例如,是要将所有列都绘制到一个subplot中还是创建各自的subplot。详细信息请参见表9-4。 表9-4 专用于DataFrame的plot参数 注意: 有关时间序列的绘图,请见第11章。 柱状图 plot.bar()和plot.barh()分别绘制水平和垂直的柱状图。这时,Series和DataFrame的索引将会被...
format(k)] = proportion # delete the no longer needed dict elements del stats["streets_per_node_counts"] del stats["streets_per_node_proportions"] # load as a pandas dataframe pd.DataFrame(pd.Series(stats, name="value")).round(3) 这个例子可能比大多数情况都更详细,但我希望你能看到用来...
# 将字典转换为 DataFrame 二维数据表 df = pd.DataFrame(pre_dict, index="MIN,MAX,RANGE,MEAN,STD,SUM,MEDIAN,PCT90".split(",")).T print(df) #将 DataFrame 导出为 Execl 表格 df.to_excel("Pre_Jilin_Year_Table.xlsx") print("导出表格完成!") ...
然后,使用pd.DataFrame创建了一个新的数据框data_new,其中包含了4列数据:mean_RGB列存储了data中计算得到的平均值,std_RGB列存储了data中计算得到的的标准差;mean_NIR列存储了data_nir中计算得到的平均值,std_NIR列存储了data_nir中计算得到的标准差。
# 将土地利用数据转换为栅格数据raster_data=data.to_raster() 1. 2. 数据提取 # 提取特定区域的土地利用数据extracted_data=data[data['geometry'].intersects(region)] 1. 2. 总结 利用Python进行土地利用数据处理可以帮助我们更好地理解土地利用类型、分布和变化。通过使用Python库和工具,我们可以读取、分析、可...