geopandas

ГеоПанды

Инструменты Python для географических данных

Введение

GeoPandas — это проект по добавлению поддержки географических данных к объектам pandas. В настоящее время он реализует типы GeoSeries и GeoDataFrame , которые являются подклассами pandas.Series и pandas.DataFrame соответственно. Объекты GeoPandas могут воздействовать на объекты фигурной геометрии и выполнять геометрические операции.

Геометрические операции GeoPandas являются декартовыми. Система отсчета координат (crs) может храниться как атрибут объекта и автоматически задается при загрузке из файла. Объекты можно преобразовать в новые системы координат с помощью метода to_crs() . В настоящее время не существует обязательного использования одинаковых координат для операций, но это может измениться в будущем.

Документация доступна на сайте geopandas.org (текущая версия) и Read the Docs (релизная версия и версия для разработки).

Проект GeoPandas использует открытую модель управления и финансово спонсируется NumFOCUS. Рассмотрите возможность сделать пожертвование, не облагаемое налогом, чтобы помочь проекту оплатить время разработчиков, профессиональные услуги, поездки, семинары и множество других потребностей.

Установить

Подробности смотрите в документации по установке. GeoPandas зависит от следующих пакетов:

• pandas
• shapely
• pyogrio
• pyproj
• packaging

Кроме того, matplotlib — это необязательная зависимость, необходимая для построения графиков. Эти пакеты зависят от нескольких библиотек низкого уровня для геопространственного анализа, установка которых может оказаться сложной задачей. Поэтому мы рекомендуем устанавливать GeoPandas с помощью менеджера пакетов conda. Более подробную информацию смотрите в документации по установке.

Свяжитесь с нами

• Задавайте вопросы по использованию («Как мне?») на StackOverflow или GIS StackExchange.
• Присоединяйтесь к обсуждениям на GitHub
• Сообщайте об ошибках, предлагайте функции или просматривайте исходный код на GitHub.
• Чтобы быстро задать вопрос об отчете об ошибке, запросе функции или запросе на включение, перейдите на канал gitter.
• Для менее четко определенных вопросов или идей или для объявления о других проектах, представляющих интерес для пользователей GeoPandas... используйте список рассылки.

Примеры

 >>> 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

Некоторые географические операции возвращают обычные объекты pandas. Свойство area GeoSeries вернет pandas.Series , содержащую площадь каждого элемента в GeoSeries :

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

Другие операции возвращают объекты 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

Объекты GeoPandas также умеют строить графики. GeoPandas использует matplotlib для построения графиков. Чтобы создать график GeoSeries , используйте:

 >>> g.plot()

GeoPandas также реализует альтернативные конструкторы, которые могут читать любой формат данных, распознаваемый pyogrio. Чтобы прочитать zip-файл, содержащий шейп-файл ESRI с границами районов Нью-Йорка (пример можно получить с помощью пакета 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