一、前言

• GeoPandas 是一個(gè)基于 pandas，針對地理數(shù)據(jù)做了特別支持的第三方模塊。
• 它繼承 pandas.Series 和 pandas.Dataframe，實(shí)現(xiàn)了 GeoSeries 和 GeoDataFrame 類，使得其操縱和分析平面幾何對象非常方便。

二、準(zhǔn)備

① Python 安裝

• 在 windows 上安裝 Python：
• • 下載 Python 的最新版本：訪問鏈接 Python 官網(wǎng)，在 Windows 操作系統(tǒng)上安裝 Python 3.10.0，大家也可以自行選擇最新版的下載。

• • 進(jìn)入下一個(gè)頁面后，拉到最下面，選擇 Windows embeddable package (64-bit) 下載：

• • 雙擊下載完成的應(yīng)用程序，記得一定要勾選 ADD Python 3.7 to PATH，否則 cmd 無法運(yùn)行 Python，然后選擇 Install Now 進(jìn)行安裝，默認(rèn)會(huì)安裝 pip，而且將安裝到 C 盤（推薦）。如果希望換一個(gè)盤安裝，可以點(diǎn)擊 Customize installation 在里面選擇其他的盤。
• 在 macOS 上安裝 Python：
• • 其實(shí) macOS 上是默認(rèn)安裝了 Python 的，只不過版本是 Python2.7，其相對于現(xiàn)在的 Python 3 缺少了很多特性，而且速度也比 Python 3 慢，因此還是建議大家裝 Python 3。
• • 同樣地，下載 Python 的最新版本，訪問鏈接：Python 官網(wǎng)，在 macOS 操作系統(tǒng)上安裝 Python 3.7.4，大家也可以自行選擇最新版的下載。

• • 進(jìn)入下一個(gè)頁面后，拉到最下面，選擇 macOS 64-bit universal2 installer 下載：

• • 下載完成后得到一個(gè) pkg 文件，雙擊打開，按照指示步驟進(jìn)行安裝即可。

② 安裝依賴

• 請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴：
• • Windows 環(huán)境打開 Cmd (開始 - 運(yùn)行 - CMD)；
• • MacOS 環(huán)境打開 Terminal (command + 空格輸入 Terminal)；
• • 如果使用的是 VSCode 編輯器或 Pycharm，可以直接使用界面下方的 Terminal。

pip install rich

• 由于 geopandas 涉及到許多第三方依賴，pip 安裝起來非常麻煩，因此這里推薦使用 conda 安裝 geopandas，一行語句即可完成安裝：

conda install geopandas

三、基本使用

• 設(shè)定坐標(biāo)繪制簡單的圖形：

import geopandas from shapely.geometry import Polygon p1 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1)]) p2 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)]) p3 = Polygon([(2, 0), (3, 0), (3, 1), (2, 1)]) g = geopandas.GeoSeries([p1, p2, p3])# g: # result: # 0 POLYGON ((0 0, 1 0, 1 1, 0 0)) # 1 POLYGON ((0 0, 1 0, 1 1, 0 1, 0 0)) # 2 POLYGON ((2 0, 3 0, 3 1, 2 1, 2 0)) # dtype: geometry

• 這些變量所形成的圖形如下：

• 這里有一個(gè)重要且強(qiáng)大的用法，通過 area 屬性，geopandas 能直接返回這些圖形的面積：

>>> print(g.area) 0 0.5 1 1.0 2 1.0 dtype: float64

• 不僅如此，通過 plot 屬性函數(shù)，還可以直接生成 matplotlib 圖：

>>> g.plot()

• 通過 matplot 的 pyplot，可以將圖片保存下來：

import matplotlib.pyplot as plt g.plot() plt.savefig("test.png")

• 學(xué)會(huì)上面的基本用法， 就可以進(jìn)行簡單的地圖繪制及面積的計(jì)算。

四、繪制并算出每個(gè)省的面積

• 此外，它最大的亮點(diǎn)是可以通過 Fiona（底層實(shí)現(xiàn)，用戶不需要管），讀取比如 ESRI shapefile（一種用于存儲(chǔ)地理要素的幾何位置和屬性信息的非拓?fù)浜唵胃袷?#xff09;。

import geopandas import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import Polygonmaps = geopandas.read_file('1.shx') # 讀取的數(shù)據(jù)格式類似于 # geometry # 0 POLYGON ((1329152.341 5619034.278, 1323327.591... # 1 POLYGON ((-2189253.375 4611401.367, -2202922.3... # 2 POLYGON ((761692.092 4443124.843, 760999.873 4... # 3 POLYGON ((-34477.046 4516813.963, -41105.128 4... # ... ... maps.plot() plt.savefig("test.png")

• 如代碼所示，通過 read_file，可以讀取 shx、gpkg、geojson 等數(shù)據(jù)。讀取出來的圖形如下：

• 同樣，這個(gè) shapefile 是省級(jí)行政區(qū)的，每一個(gè)省級(jí)行政區(qū)都被劃分為一個(gè)區(qū)塊，因此可以一行語句算出每個(gè)省級(jí)行政區(qū)所占面積：

print(maps.area) # 0 4.156054e+11 # 1 1.528346e+12 # 2 1.487538e+11 # 3 4.781135e+10 # 4 1.189317e+12 # 5 1.468277e+11 # 6 1.597052e+11 # 7 9.770609e+10 # 8 1.385692e+11 # 9 1.846538e+11 # 10 1.015979e+11 # ... ...

• GeoPandas 的更多特性，請參考：GeoPandas。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python之深入解析一行代码计算每个省面积的神器Geopandas的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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