Python實戰(zhàn)之利用Geopandas算出每個省面積

GeoPandas是一個基于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。
1.準(zhǔn)備
開始之前,你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上。
請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴:
1.Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。
2.MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3.如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.
由于geopandas涉及到許多第三方依賴,pip安裝起來非常麻煩。因此在本教程中,我只推薦使用conda安裝geopandas:
conda install geopandas
一行語句即可完成安裝。
2.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:

這里有一個重要且強大的用法,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),你還可以直接生成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)會上面的基本用法, 我們就可以進行簡單的地圖繪制及面積的計算了。
3.繪制并算出每個省的面積
此外,它最大的亮點是可以通過 Fiona(底層實現(xiàn),用戶不需要管),讀取比如ESRI shapefile(一種用于存儲地理要素的幾何位置和屬性信息的非拓?fù)浜唵胃袷?。
import?geopandas
import?matplotlib.pyplot?as?plt
from?shapely.geometry?import?Polygon
maps = 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你可以讀取shx、gpkg、geojson等數(shù)據(jù)。讀取出來的圖形如下:

同樣,這個shapefile是省級行政區(qū)的,每一個省級行政區(qū)都被劃分為一個區(qū)塊,因此可以一行語句算出每個省級行政區(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
# ... ...
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