1、直接通过to_sql写入 file_name = os.path.split(file)[1] print(‘正在写入:’+file) tbl_name = file_name.split(‘.’)[0] # 表名 map_data = gpd.GeoDataFrame.from_file(file) spatial_ref = map_data.crs....
1、直接通过to_sql写入 file_name = os.path.split(file)[1] print(‘正在写入:’+file) tbl_name = file_name.split(‘.’)[0] # 表名 map_data = gpd.GeoDataFrame.from_file(file) spatial_ref = map_data.crs....
一、geopandas介绍 二、安装指南 1.官方安装指南 2.conda安装 3.pip安装 4.验证是否成功 5.换清华镜像源 一、geopandas介绍 pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库,其主要用于数据整理和分析,...
标签: python
python3.8+win, 安装geopandas 依赖包下载 GDAL-3.2.1-cp38-cp38-win_amd64.whl Shapely-1.7.1-cp38-cp38-win_amd64.whl Fiona-1.8.18-cp38-cp38-win_amd64.whl pyproj‑3.0.0.post1‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl ...
公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容作者:宁海涛来源:DataCharm上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中,我们详细介绍了使用R-ggplot2...
首次安装geopandas
Geopandas依赖库文件 Python3.7+3.8,包含fiona/gdal/shapely/pyproj,也可以从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/上直接下载,这个是打包好的,与人方便
3、打开notebook时遇到报错 ...4、使用conda install geopandas时经常卡死在solving environment,使用mamba包解决这个问题。5、之后安装geopandas时使用mamba install geopandas。2、在环境中conda install jupyter。
geopandas的安装
使用了Python-geopandas进行了中国地图的绘制
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1 简介在本系列之前的文章中我们主要讨论了ge...
GeoPandas是一个开源的Python库,用于处理地理空间数据。它结合了两个其他流行的地理空间库,即Pandas和Shapely,提供了一个统一的数据结构来处理地理空间数据。GeoPandas的核心数据结构是GeoDataFrame,它是Pandas ...
译自GeoPandas 0.1.0 文档(原版译著,有错误欢迎交流,转载请注明)GeoPandas是一个开源项目,它的目的是使得在Python下更方便的处理地理空间数据。GeoPandas扩展了pandas的数据类型,允许其在几何类型上进行空间操作...
geopandas和cartopy存在相互依赖的底层包,安装的时候容易冲突。
本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1 简介在基于geopandas的空间数...
geopandas是基于pandas的逻辑开发的能够处理矢量数据的python库(是否能够处理栅格不太确定)那他与pandas的关系如何呢 用一个例子测试一下 1 载入测试数据 import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot ...
csv 转 shp
geopandas查询数据的方法
geopandas添加底图 import contextily as ctx # 这个库是用来添加底图的 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 15)) manhattan = manhattan.to_crs('EPSG:3857') ax = manhattan.plot(ax=ax, alpha=0.4, edgecolor=...
geopandas读取CSV文件
多边形内随机点生成
代码: #read region shp path = './shp/' lake_gdf = gpd.read_file(os.path.join(path,'region.shp')) region = lake_gdf[lake_gdf.name == 'Great Slave Lake']