GeoPandas官方粤语文档

译自GeoPandas 0.1.0
文档
(原版译著,有不当欢迎调换,转发请表明)

  GeoPandas是一个开源项目,它的目标是驱动在Python下更有益的拍卖地理空间数据。GeoPandas扩大了pandas的数据类型,允许其在几何类型上拓展空中操作。几何操作由 shapely执行。 GeoPandas进一步依靠于 fiona展开文件存取和 descartes ,matplotlib 进行绘图。

描述

GeoPandas
的目标是在Python下更便于处理地理数据。它整合了pandas和shaply的作用,提供在pandas下的上空操作和shapel下高层次的处理多几何构型的接口。GeoPandas
允许你很不难的用Python举办操作,不然的话,你将只好用一个空中数据库去处理,如PostGIS。

安装

小编近期的发现版本是0.1,安装,可以拔取pip或easy_install:

 pip install geopandas

您也足以透过克隆 GitHub上的库房去安装新型的开支版本,命令脚本如下:

git clone https://github.com/geopandas/geopandas.git
cd geopandas
python setup.py install

相同也足以在PyPI上安装新型的可用开发版本,使用pip,加上–pre安装1.4仍旧更高的版本,或者直接动用pip从GitHub仓库中设置:

pip install git+git://github.com/geopandas/geopandas.git

依赖

支持Python版本2.6,2.7,和3.2+

依赖包:

绘图的话会用到其余的有的包:

测试

从源目录下运行当前的测试集,在命令行运行:

nosetests -v

测试活动运行在GitHub库中持有的提交业务上,包蕴在Travis
CI
的push请求。

GeoPandas 使用手册

GeoPandas完成了多少个基本点的数据结构,GeoSeries和GeoDataFrame。它们分别是pandas中Series和DataFrame的子类。

GeoSeries

一个GeoSeries蕴涵一个几何图形的行列。

GeoSeries类完成了大致所有的Shapely对象的性能和措施。在动用GeoSeries时,它将应用于队列中有所几何图形的每一个因素。二元操作可以在八个GeoSeries对象之间开展,那种情况下二元操作将动用于每一个因素。那两个种类将按匹配的目录举办对于操作。二元操作也得以运用于单个几何,此时二元操作将对该几何种类的种种元素举行。在以上两种状态下,操作将会回到Series或者GeoSeries对象。

在GeoSeries对象中,以下Shapely对象的章程和总体性是可以运用的:

GeoSeries.area

归来一个Series,它含有GeoSeries中每个几何的面积。

GeoSeries.bounds

回到一个DataFrame,它涵盖每个几何的界线,用列值minxminymaxxmaxy来表示。

GeoSeries.length

归来一个Series,它包涵每个几何的长短。

GeoSeries.geom_type

回到一个字符串的Series,字符串指定每个对象的几何类型。

GeoSeries.distance(``other)

回来一个Series,它富含与其它GeoSeries对象(每个元素)或几何对象的很小距离。

GeoSeries.representative_point()

返回所有点的一个GeoSeries(经简易计算),这些点必须保证在每个几何的内部。

GeoSeries.exterior

返回线环(LinearRings)的一个GeoSeries,它表示GeoSeries中每个多边形的外边界。

GeoSeries.interior

返回内部环序列的一个GeoSeries,它表示GeoSeries中每个多边形的内部环。

一元谓词操作

GeoSeries.is_empty

返回一个布尔型的Series,对于一个空的几何图形,该值就为True。

GeoSeries.is_ring

返回一个布尔型的Series,对于闭合的要素,该值就为True。

GeoSeries.is_simple

返回一个布尔型的Series,如果几何体自身不交叉,该值就为True(仅对线串--LineStrings和线环--LineRings有意义)。

GeoSeries.is_valid

返回一个布尔型的Series,如果几何体是有效的,该值就为True。

二元谓词操作

GeoSeries.almost_equals(other**[,decimal=6])**“

返回一个布尔型的Series对象,如果在指定的小数位精度下,每个对象所有点与其他对象大致相等,该值就为True(可见equals())。

``GeoSeries.contains(other**)**

返回一个布尔型的Series,如果每个对象的内部包含其他对象的内部和边界,并且它们的边界不相接,该值为True。

GeoSeries.crosses(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果每个对象的内部与其他对象的内部相交但不包含,并且相交的部分小于这两个相交对象自身,该值为True。

GeoSeries.disjoint(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果每个对象的边界和内部与其他对象的边界和内部都不相交,该值为True。

GeoSeries.equals(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果几何对象集合的边界,内部,外部都与其他几何对象一样,该值为True。

GeoSeries.intersects(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果每个对象的边界和内部以其它任何形式与其他对象相交,该值为True。

GeoSeries.touches(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果对象与其他对象至少有一个点相同,且它们的内部任何部分都不相交,该值为True。

GeoSeries.within(other**)“**

返回一个布尔型的Series, 如若每个对象的界线和其中只与其他对象的中间相交(不包蕴边界和表面),该值为True(与contains()方法相反)。

集结理论方法

GeoSeries.boundary

返回一个低维对象每个几何体的边界集合的GeoSeries。

GeoSeries.centroid

返回表示几何重心点的一个GeoSeries。

GeoSeries.difference(other)

返回每个几何体不在其他对象中的点的一个GeoSeries。

GeoSeries.intersection(other)

返回每个几何对象与其他几何对象相交的一个GeoSeries。

GeoSeries.symmetric_difference(other)

返回一个GeoSeries,它表示每个几何对象中的点不在其他几何对象中,同时其他几何对象中的点也不在这个几何对象中的部分(注:对称差异)。

GeoSeries.union(other)

返回每个几何对象与其他几何对象联合的一个GeoSeries。

构造方法(*且**这样*

GeoSeries.buffer(distance,resolution=16)

返回几何图形的一个GeoSeries,他表示每个几何对象在给定的距离内的所有点。

GeoSeries.convex_hull

当对象的点多于三个的时候,``返回表示每个对象所有点的最小凸包多边形的一个GeoSeries;只有两个点的时候,凸包变成了线串;只有一个点的时候,就是当个点。

GeoSeries.envelope

返回几何图形的一个GeoSeries,它表示包含其它对象的点或者最小矩形(边平行于坐标轴)。注:即包络线

GeoSeries.simplify(tolerance,preserve_topology=True)

返回包含每个对象简化表示的一个GeoSeries。

仿射变换

GeoSeries.rotate(self,angle,origin='center',use_radians=False)

旋转GeoSeries的坐标。

GeoSeries.scale(self,xfact=1.0,yfact=1.0,zfact=1.0,origin='center')

沿着(x,y,z)上各个方向的尺寸缩放几何图形。

GeoSeries.skew(self,angle,origin='center',use_radians=False)

按角度沿着x和y维剪切/倾斜几何图形。

GeoSeries.translate(self,angle,origin='center',use_radians=False)

转变GeoSeries的坐标。

聚拢方法

GeoSeries.unary_union

返回GeoSeries中所有几何体联合的一个几何体。

除此以外,以下的点子也兑现了:

GeoSeries.from_file()

`从文件中“加载任何能被fiona识其余格式。“`

GeoSeries.to_crs(crs=None,epsg=None)

`转换GeoSeries中的几何图形到不一样的坐标参考系统。当前GeoSeries的crs属性必须被装置。crs属性需求被指定以用来出口,或是用字典方式可能用EPSG编码方式。“`

  这种办法将转移所有目的中的所有点。它并未概念或更换整个几何图形。所有连接点的有些在眼前的影子中被认为是线条,而不是测地线。对象当先国际日期变更线(或任何投影边界)是不被允许的。

GeoSeries.plot(colormap='Set1',alpha=0.5,axes=None)

进行GeoSeries中几何图形的绘制。colormap可以被matplotlib认可,但是推荐诸如Accent,Dark2,Paired,Pastel1,Pastel2,Set1,Set2,Set3这些离散的colormap。这些都封装在plot_series()函数中。

GeoSeries.total_bounds

返回一个元组,包含整个series边界的minx,miny,maxx,maxy值。包含在序列中的几何体的边界,可以参照GeoSeries.bounds。

pandas中Series对象的点子也是能够用的,固然不是拥有的都能适用于几何对象,并且有的结出也许回到Series而不是GeoSeries。在GeoSeries中越发落成了copy(), align(), isnull()fillna()方法,它们是可以正常使用的。

GeoDataFrame

一个GeoDataFrame是一个列表数据结构,它包含一个叫做包含geometry的列,这个geometry包含一个GeoSeries。

现在,GeoDataFrame达成了以下办法:

类方法 GeoDataFrame.``from_file(filename, **kwargs)**“**

`从文件中加载可以被fiona识其余其他格式的一个GeoDataFrame。参见read_file()。“`

类方法GeoDataFrame.``from_postgis(sql,con,geom_col='geom',crs=None,index_col=None,coerce_float=True,params=None)**“**

`从PostGIS数据库文件中加载GeoDataFrame。“`

GeoSeries.to_crs(crs=None,epsg=None,inplace=False)**“**

`转换GeoDataFrame的geometry列中的所有几何图形到任何坐标参考系统。当前GeoSeries的crs属性必须被设置。crs属性须求被指定以用于出口,或是用字典格局可能用EPSG编码形式。倘诺inplace=True,在当前的dataframe中geometry列将被交流,否则将回到一个新的GeoDataFrame。“`

  这种措施将改变所有目的中的所有点。它并未概念或转移整个几何图形。所有连接点的片段在脚下的影子中被认为是线条,而不是测地线。对象超越国际日期变更线(或任何投影边界)是不被允许的。

GeoSeries.to_file(filename,driver=”ESRI
Shapefile”,**kwargs)**“**

将GeoDataFrame写入文件。默认情况下,写成ESRI的shapefile格式。但是通过Fiona,任何OGR数据源也被支持写入。**kwargs被传给Fiona驱动器。

GeoSeries.to_json(**kwargs)**“**

`将“GeoDataFrame以字符串的章程意味着为GeoJSON对象回来。“`

GeoSeries.plot(column=None,colormap=None,alpha=0.5,categorical=False,legend=False,axes=None)**“**

`绘制GeoDataFrame中几何图形。倘诺列参数给定,颜色依据那列的值绘制,否则在geometry列调用GeoSeries.plot()函数。都封装在plot_dataframe()函数中。“`

装有pandas中DataFrane对象的主意也是可以用的,尽管可能有点针对geometry列正当的操作没有意思也恐怕不回来GeoDataFrame。

Geopandas函数

GeoSeries.geocode.``geocode(strings,provider=’googlev3′,**kwargs)**“**

对字符串列表进行地理编码,返回一个GeoDataFrame,它包含在geometry列生成的点。可用的提供者有googlev3,bing,google,yahoo,mapquest和``openmapquest,**kwargs将作为参数传递给适当的地理编码器。

  要求运用geopy。请咨询选取的提供商的劳务条款。

示例

>>> 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 = GeoSeries([p1, p2, p3])
>>> g
0    POLYGON ((0.0000000000000000 0.000000000000000...
1    POLYGON ((0.0000000000000000 0.000000000000000...
2    POLYGON ((2.0000000000000000 0.000000000000000...
dtype: object

 图片 1

部分地理操作重临标准的pandas对象。一个GeoSeries对象的area属性将会回来一个pandas.Series,它包含GeoSeries中每一项的面积.

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

其余操作再次来到GeoPandas对象:

>>> g.buffer(0.5)
Out[15]:
0    POLYGON ((-0.3535533905932737 0.35355339059327...
1    POLYGON ((-0.5000000000000000 0.00000000000000...
2    POLYGON ((1.5000000000000000 0.000000000000000...
dtype: object

图片 2

GeoPandas对象能后绘制那些图像。GeoPandas 使用descartes ,用matplotlib库绘制。为生产我们的GeoSeries图形,使用以下命令:

>>> g.plot()

GeoPandas也促成了代表构造函数,可以读取被fiona鉴其余格式。为读取包涵London乡镇文书(file
containing the boroughs of New York
City
):

>>> boros = GeoDataFrame.from_file('nybb.shp')
>>> boros.set_index('BoroCode', inplace=True)
>>> boros.sort()
>>> boros
               BoroName    Shape_Area     Shape_Leng  \
BoroCode
1             Manhattan  6.364422e+08  358532.956418
2                 Bronx  1.186804e+09  464517.890553
3              Brooklyn  1.959432e+09  726568.946340
4                Queens  3.049947e+09  861038.479299
5         Staten Island  1.623853e+09  330385.036974

                                                   geometry
BoroCode
1         (POLYGON ((981219.0557861328125000 188655.3157...
2         (POLYGON ((1012821.8057861328125000 229228.264...
3         (POLYGON ((1021176.4790039062500000 151374.796...
4         (POLYGON ((1029606.0765991210937500 156073.814...
5         (POLYGON ((970217.0223999023437500 145643.3322...

图片 3

>>> boros['geometry'].convex_hull
0    POLYGON ((915517.6877458114176989 120121.88125...
1    POLYGON ((1000721.5317993164062500 136681.7761...
2    POLYGON ((988872.8212280273437500 146772.03179...
3    POLYGON ((977855.4451904296875000 188082.32238...
4    POLYGON ((1017949.9776000976562500 225426.8845...
dtype: object

图片 4

为体现更扑朔迷离的操作,大家生儿育女包蕴2000个随机点的一个GeoSeries:

>>> from shapely.geometry import Point
>>> xmin, xmax, ymin, ymax = 900000, 1080000, 120000, 280000
>>> xc = (xmax - xmin) * np.random.random(2000) + xmin
>>> yc = (ymax - ymin) * np.random.random(2000) + ymin
>>> pts = GeoSeries([Point(x, y) for x, y in zip(xc, yc)])

如今在种种点周围按一定的半径绘制圆:

>>> circles = pts.buffer(2000)

咱俩得以采纳以下命令使这个圆合并成单个shapely的MutiPolygon几何对象:

>>> mp = circles.unary_union

领取在每个区内的上一步生成的几何对象的部分,可以应用:

>>> holes = boros['geometry'].intersection(mp)

图片 5

同时可以博得区域内这么些部分以外的其它部分面积:

>>> boros_with_holes = boros['geometry'].difference(mp)

图片 6

只顾,这几个可以简化一点,因为geometry可以在GeoDataFrame中作为性能得到,intersection和difference方法分别是由“&”和“-”操作符落成的。例如,后者可以概括的代表为boros.geometry
-mp。

算算每个区中这么些由点缓冲生成的holes的比重,是很不难形成的

>>> holes.area / boros.geometry.area
BoroCode
1           0.602015
2           0.523457
3           0.585901
4           0.577020
5           0.559507
dtype: float64

 

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