一、前言
- GeoPandas 是一个基于 pandas，针对地理数据做了特别支持的第三方模块。
- 它继承 pandas.Series 和 pandas.Dataframe，实现了 GeoSeries 和 GeoDataFrame 类，使得其操纵和分析平面几何对象非常方便。
二、准备
① Python 安装
- 在 windows 上安装 Python：
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- 下载 Python 的最新版本：访问链接 Python 官网，在 Windows 操作系统上安装 Python 3.10.0，大家也可以自行选择最新版的下载。
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- 进入下一个页面后，拉到最下面，选择 Windows embeddable package (64-bit) 下载：
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- 双击下载完成的应用程序，记得一定要勾选 ADD Python 3.7 to PATH，否则 cmd 无法运行 Python，然后选择 Install Now 进行安装，默认会安装 pip，而且将安装到 C 盘（推荐）。如果希望换一个盘安装，可以点击 Customize installation 在里面选择其他的盘。
- 在 macOS 上安装 Python：
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- 其实 macOS 上是默认安装了 Python 的，只不过版本是 Python2.7，其相对于现在的 Python 3 缺少了很多特性，而且速度也比 Python 3 慢，因此还是建议大家装 Python 3。
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- 同样地，下载 Python 的最新版本，访问链接：Python 官网，在 macOS 操作系统上安装 Python 3.7.4，大家也可以自行选择最新版的下载。
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- 进入下一个页面后，拉到最下面，选择 macOS 64-bit universal2 installer 下载：
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- 下载完成后得到一个 pkg 文件，双击打开，按照指示步骤进行安装即可。
② 安装依赖
- 请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：
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- Windows 环境打开 Cmd (开始 – 运行 – CMD)；
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- MacOS 环境打开 Terminal (command + 空格输入 Terminal)；
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- 如果使用的是 VSCode 编辑器或 Pycharm，可以直接使用界面下方的 Terminal。
pip install rich - 由于 geopandas 涉及到许多第三方依赖，pip 安装起来非常麻烦，因此这里推荐使用 conda 安装 geopandas，一行语句即可完成安装：
conda install geopandas 三、基本使用
- 设定坐标绘制简单的图形：
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 - 这些变量所形成的图形如下：
- 这里有一个重要且强大的用法，通过 area 属性，geopandas 能直接返回这些图形的面积：
>>> print(g.area) 0 0.5 1 1.0 2 1.0 dtype: float64 - 不仅如此，通过 plot 属性函数，还可以直接生成 matplotlib 图：
>>> g.plot() - 通过 matplot 的 pyplot，可以将图片保存下来：
import matplotlib.pyplot as plt g.plot() plt.savefig("test.png") - 学会上面的基本用法， 就可以进行简单的地图绘制及面积的计算。
四、绘制并算出每个省的面积
- 此外，它最大的亮点是可以通过 Fiona（底层实现，用户不需要管），读取比如 ESRI shapefile（一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式）。
import geopandas import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import Polygon maps = geopandas.read_file('1.shx') # 读取的数据格式类似于 # geometry # 0 POLYGON ((.341 .278, .591... # 1 POLYGON ((-.375 .367, -.3... # 2 POLYGON ((.092 .843, .873 4... # 3 POLYGON ((-34477.046 .963, -41105.128 4... # ... ... maps.plot() plt.savefig("test.png") - 如代码所示，通过 read_file，可以读取 shx、gpkg、geojson 等数据。读取出来的图形如下：
- 同样，这个 shapefile 是省级行政区的，每一个省级行政区都被划分为一个区块，因此可以一行语句算出每个省级行政区所占面积：
print(maps.area) # 0 4.e+11 # 1 1.e+12 # 2 1.e+11 # 3 4.e+10 # 4 1.e+12 # 5 1.e+11 # 6 1.e+11 # 7 9.e+10 # 8 1.e+11 # 9 1.e+11 # 10 1.015979e+11 # ... ... - GeoPandas 的更多特性，请参考：GeoPandas。
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