学平面设计的网站,深圳浪尖工业设计公司,企业手机网站建设联系方式,建行深圳网站工作中需要处理一些GIS数据#xff0c;在 Python 中解析地理信息系统 (GIS) 的 Shapefile (.shp) 文件通常可以通过 geopandas 库来完成。geopandas 是基于 pandas 的一个扩展库#xff0c;它支持地理空间数据的操作和分析。
下面是一个简单的示例#xff0c;展示如何使用 …工作中需要处理一些GIS数据在 Python 中解析地理信息系统 (GIS) 的 Shapefile (.shp) 文件通常可以通过 geopandas 库来完成。geopandas 是基于 pandas 的一个扩展库它支持地理空间数据的操作和分析。
下面是一个简单的示例展示如何使用 geopandas 读取并解析一个 Shapefile 文件 首先确保已经安装了 geopandas pip install geopandas使用 geopandas 读取 Shapefile 或压缩的 zip 文件
import geopandas as gpd# 指定 Shapefile 的路径
file_path ./data/ne_10m_admin_0_countries.zip# 读取 Shapefile
data gpd.read_file(file_path)
protected_lands_area gpd.read_file(./data/10m_cultural/ne_10m_parks_and_protected_lands_area.shp)# 显示数据的基本信息
print(Data columns:, data.columns)
print(Geometry type:, data.geometry.type)# 显示数据的前几行
print(data.head())Data columns: Index([featurecla, scalerank, LABELRANK, SOVEREIGNT, SOV_A3,ADM0_DIF, LEVEL, TYPE, TLC, ADMIN,...FCLASS_TR, FCLASS_ID, FCLASS_PL, FCLASS_GR, FCLASS_IT,FCLASS_NL, FCLASS_SE, FCLASS_BD, FCLASS_UA, geometry],dtypeobject, length169)
Geometry type: 0 MultiPolygon
1 MultiPolygon
2 MultiPolygon
3 Polygon
4 MultiPolygon...
253 MultiPolygon
254 Polygon
255 Polygon
256 Polygon
257 Polygon
Length: 258, dtype: objectfeaturecla scalerank LABELRANK SOVEREIGNT SOV_A3 ADM0_DIF LEVEL \
0 Admin-0 country 0 2 Indonesia IDN 0 2
1 Admin-0 country 0 3 Malaysia MYS 0 2
2 Admin-0 country 0 2 Chile CHL 0 2
3 Admin-0 country 0 3 Bolivia BOL 0 2
4 Admin-0 country 0 2 Peru PER 0 2 TYPE TLC ADMIN ... FCLASS_TR FCLASS_ID FCLASS_PL \
0 Sovereign country 1 Indonesia ... None None None
1 Sovereign country 1 Malaysia ... None None None
2 Sovereign country 1 Chile ... None None None
3 Sovereign country 1 Bolivia ... None None None
4 Sovereign country 1 Peru ... None None None FCLASS_GR FCLASS_IT FCLASS_NL FCLASS_SE FCLASS_BD FCLASS_UA \
0 None None None None None None
1 None None None None None None
2 None None None None None None
3 None None None None None None
4 None None None None None None geometry
0 MULTIPOLYGON (((117.70361 4.16341, 117.70361 4...
1 MULTIPOLYGON (((117.70361 4.16341, 117.69711 4...
2 MULTIPOLYGON (((-69.51009 -17.50659, -69.50611...
3 POLYGON ((-69.51009 -17.50659, -69.51009 -17.5...
4 MULTIPOLYGON (((-69.51009 -17.50659, -69.63832... [5 rows x 169 columns]绘制地图
示例数据是全球地图和一些陆地保护区美国的红色区域我们可以将两个数据叠加在一起绘制代码如下
import matplotlib.pyplot as plt# 绘制地图
fig, ax plt.subplots(1, 1)
data.plot(axax)
protected_lands_area.plot(axax, colorred)
plt.show()
