geopandas

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Herramientas Python para datos geográficos

Introducción

GeoPandas es un proyecto para agregar soporte para datos geográficos a objetos pandas. Actualmente implementa los tipos GeoSeries y GeoDataFrame , que son subclases de pandas.Series y pandas.DataFrame respectivamente. Los objetos GeoPandas pueden actuar sobre objetos geométricos con formas y realizar operaciones geométricas.

Las operaciones de geometría de GeoPandas son cartesianas. El sistema de referencia de coordenadas (crs) se puede almacenar como un atributo en un objeto y se configura automáticamente cuando se carga desde un archivo. Los objetos se pueden transformar a nuevos sistemas de coordenadas con el método to_crs() . Actualmente no se aplican coordenadas similares para las operaciones, pero eso puede cambiar en el futuro.

La documentación está disponible en geopandas.org (versión actual) y Read the Docs (versiones de lanzamiento y desarrollo).

El proyecto GeoPandas utiliza un modelo de gobernanza abierta y está patrocinado fiscalmente por NumFOCUS. Considere hacer una donación deducible de impuestos para ayudar al proyecto a pagar el tiempo del desarrollador, los servicios profesionales, los viajes, los talleres y una variedad de otras necesidades.

Instalar

Consulte los documentos de instalación para obtener todos los detalles. GeoPandas depende de los siguientes paquetes:

• pandas
• shapely
• pyogrio
• pyproj
• packaging

Además, matplotlib es una dependencia opcional, necesaria para trazar. Esos paquetes dependen de varias bibliotecas de bajo nivel para análisis geoespaciales, cuya instalación puede ser un desafío. Por lo tanto, recomendamos instalar GeoPandas usando el administrador de paquetes conda. Consulte los documentos de instalación para obtener más detalles.

Ponte en contacto

• Haga preguntas de uso ("¿Cómo lo hago?") en StackOverflow o GIS StackExchange.
• Participe en discusiones en GitHub
• Informe errores, sugiera funciones o vea el código fuente en GitHub.
• Para una pregunta rápida sobre un informe de error o una solicitud de función, o una solicitud de extracción, dirígete al canal de Gitter.
• Para preguntas o ideas menos definidas, o para anunciar otros proyectos de interés para los usuarios de GeoPandas,... utilice la lista de correo.

Ejemplos

 >>> 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
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

Algunas operaciones geográficas devuelven objetos pandas normales. La propiedad de area de GeoSeries devolverá pandas.Series que contiene el área de cada elemento de GeoSeries :

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

Otras operaciones devuelven objetos GeoPandas:

 >>> g.buffer(0.5)
0    POLYGON ((-0.3535533905932737 0.35355339059327...
1    POLYGON ((-0.5 0, -0.5 1, -0.4975923633360985 ...
2    POLYGON ((1.5 0, 1.5 1, 1.502407636663901 1.04...
dtype: geometry

Los objetos GeoPandas también saben cómo trazarse a sí mismos. GeoPandas usa matplotlib para trazar. Para generar un gráfico de GeoSeries , utilice:

 >>> g.plot()

GeoPandas también implementa constructores alternativos que pueden leer cualquier formato de datos reconocido por Pyogrio. Para leer un archivo zip que contiene un archivo de forma ESRI con los límites de los distritos de la ciudad de Nueva York (el ejemplo se puede obtener usando el paquete geodatasets ):

 >>> import geodatasets
>>> nybb_path = geodatasets.get_path('nybb')
>>> boros = geopandas.read_file(nybb_path)
>>> boros.set_index('BoroCode', inplace=True)
>>> boros.sort_index(inplace=True)
>>> boros
               BoroName     Shape_Leng    Shape_Area  
BoroCode
1             Manhattan  359299.096471  6.364715e+08
2                 Bronx  464392.991824  1.186925e+09
3              Brooklyn  741080.523166  1.937479e+09
4                Queens  896344.047763  3.045213e+09
5         Staten Island  330470.010332  1.623820e+09

                                                   geometry
BoroCode
1         MULTIPOLYGON (((981219.0557861328 188655.31579...
2         MULTIPOLYGON (((1012821.805786133 229228.26458...
3         MULTIPOLYGON (((1021176.479003906 151374.79699...
4         MULTIPOLYGON (((1029606.076599121 156073.81420...
5         MULTIPOLYGON (((970217.0223999023 145643.33221...

 >>> boros['geometry'].convex_hull
BoroCode
1    POLYGON ((977855.4451904297 188082.3223876953,...
2    POLYGON ((1017949.977600098 225426.8845825195,...
3    POLYGON ((988872.8212280273 146772.0317993164,...
4    POLYGON ((1000721.531799316 136681.776184082, ...
5    POLYGON ((915517.6877458114 120121.8812543372,...
dtype: geometry