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[Python知识库]GeoPandas库

安装

由于geopandas有好几个依赖库,可用 Miniconda或 Anaconda来安装geopandas,但个人安装速度太慢?。选择先下载相关whl文件,用pip安装。whl文件下载地址:?https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

Anaconda版本:Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64

安装顺序:python版本3.6.5,电脑64位。选择cp36,amd64文件;下载位置D:\Anaconda(这里随意,但下面的安装时要引用)

gdal? ?GDAL?3.1.4?cp36?cp36m?win_amd64.whl

fiona??Fiona?1.8.18?cp36?cp36m?win_amd64.whl

shapely? ?Shapely?1.7.1?cp36?cp36m?win_amd64.whl

pyproj??pyproj?3.0.1?cp36?cp36m?win_amd64.whl

pip install C:\Users\lifeisshort\Downloads\pyproj-2.6.1.post1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

打开cmd命令行,分别对四个依赖库进行安装:pip install d:\Anaconda\GDAL-3.1.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl

安装geopandas:pip install geopandas? ? ?检查geopandas是否安装成功:pip show geopandas;

安装geopandas后,可能还另外需要安装descartes模块:pip install descartes

Anaconda下载安装:可看前面的保姆级教程(Anaconda介绍)

shapefile 用 pip install pyshp 安装(如果需要用到shapefile)

shapefile文件信息的读取

相比pyshp库,geopandas效果更好。可读取zip中的shapefile,GeoJson、ArcGIS中的gdb,QGIS中GeoPackage的矢量数据。

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

data = gpd.read_file(r'C:\Users\木头目\Desktop\湘鄂渝黔红色建筑\红色建筑数据库\行政区划.shp') #读取磁盘上的矢量文件
print(data.crs)  #查看数据对应的投影信息
print(data.head())  #查看前5行数据
data.plot()
plt.show  #图展示
GEOGCS["CGCS_2000",DATUM["D_2000",SPHEROID["S_2000",6378137,298.257222101004]],PRIMEM["Greenwich",0],UNIT["Degree",0.0174532925199433],AXIS["Longitude",EAST],AXIS["Latitude",NORTH]]
   Id NAME                                           geometry
0   0  巴东县  POLYGON ((110.44291 31.32998, 110.44182 31.328...
1   0  保靖县  POLYGON ((109.77159 28.73099, 109.77158 28.728...
2   0  慈利县  POLYGON ((110.86795 29.68683, 110.86880 29.686...
3   0  恩施市  POLYGON ((109.53667 30.66019, 109.53704 30.657...
4   0  凤凰县  POLYGON ((109.53621 28.32256, 109.53635 28.322...

?shapefile多图层叠加? .plot(ax=ax)

file_path=r'C:\Users\木头目\Desktop\湘鄂渝黔红色建筑\红色建筑数据库\行政区划.shp'
file_path2=r'C:\Users\木头目\Desktop\湘鄂渝黔红色建筑\红色建筑数据库\红色建筑.shp'
dfcountries = gpd.read_file(file_path)
ax = dfcountries.plot(color='white', edgecolor='black',figsize=(15,15))
dfcities = gpd.read_file(file_path2)
dfcities.plot(color = "red",ax = ax)

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加:2022-04-27 11:17:51  更:2022-04-27 11:18:37 
 
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