标签: geopandas

我有一个Feature Collection，Polygons我MultiPolygons必须首先将其写入临时文件中，然后使用 geopandas.GeoDataFrame.from_file(tmp_json_file) 加载它，我正在寻找一种无需临时文件即可完成此操作的方法。我尝试过使用geopandas.GeoDataFrame.from_feature()，它对于简单多边形的特征集合工作得很好，但我不能让它适用于Feature Collection和Polygons，MultiPolygons我正在考虑做类似下面的事情，但它还没有工作。

features_collection = []

for feature in json_data['features']:
   tmp_properties = {'id': feature['properties']['id']}

   if is_multipolygon (feature):
       tmp = Feature(geometry=MultiPolygon((feature['geometry']['coordinates'])), properties=tmp_properties)
   else: 
       Feature(geometry=Polygon((feature['geometry']['coordinates'])), properties=tmp_properties)
   features_collection.append(tmp)

collection = FeatureCollection(features_collection)

return geopandas.GeoDataFrame.from_features(collection['features'])

GeoJSON 取自 API，返回领土（某些领土由单个多边形建模，其他由一组多边形（格式为 MultiPolygon）建模。

GeoJSON 的结构如下： http: //pastebin.com/PPdMUGkY

我从上面的函数中收到以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "overlap.py", line 210, in <module>
    print bdv_json_to_geodf(contours_bdv)
  File "overlap.py", line 148, in json_to_geodf
    return geopandas.GeoDataFrame.from_features(collection['features'])
  File "/Library/Python/2.7/site-packages/geopandas/geodataframe.py", line 179, …

我正在使用geopandas绘制一个Choropleth地图，我需要绘制一个定制的表格图例。这个问题的答案显示了如何获取轮廓图的表格图例。我在下面的代码中使用它：

import pandas as pd
import pysal as ps
import geopandas as gp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pth = 'outcom.shp'
tracts = gp.GeoDataFrame.from_file(pth)
ax = tracts.plot(column='Density', scheme='QUANTILES')

valeur = np.array([.1,.45,.7])
text=[["Faible","Ng<1,5" ],["Moyenne","1,5<Ng<2,5"],[u"Elevee", "Ng>2,5"]]
colLabels = ["Exposition", u"Densite"]
tab = ax.table(cellText=text, colLabels=colLabels, colWidths = [0.2,0.2],    loc='lower right', cellColours=plt.cm.hot_r(np.c_[valeur,valeur]))
plt.show()

这是我得到的结果：

因此，基本上，如您所见，地图和表格中的类颜色之间没有任何联系。我需要具有地图上所示表格中的确切颜色。图例中显示的“ NG值”应从我正在绘制的“ DENSITY”列中提取。

但是，由于我没有等高线图可从中提取颜色图，因此我不知道如何链接表格图例和地图的颜色。

使用 geopandas 时，尝试将纬度/经度中的一些点转换为 UTM。但是，转换给了我 Point(inf inf)...我的代码有什么问题？有人可以向我指出问题吗。Thks

GPS =  pd.read_excel('coordinates.xls', sheet_name='GPS', usecols = "A,B,F,G", header = 0)
GPS.columns = ['Date', 'Time', 'Lat', 'Lon']

GPS_LatLon = GPS[["Lat","Lon"]]
geodf = gpd.GeoDataFrame(GPS_LatLon,
                   crs={'init': 'epsg:4326'},
                   geometry=GPS_LatLon.apply(lambda row: shapely.geometry.Point((row.Lat, row.Lon)), axis=1))

geodf = geodf.to_crs({'init': 'epsg:32633'})

geodf["x"] = geodf.geometry.apply(lambda row:row.x)
geodf["y"] = geodf.geometry.apply(lambda row:row.y)

GPS_UTM = pd.DataFrame(geodf)
GPS_UTM.to_excel("GPS_utm.xls")

这是 GeoDataFrame 步骤之后的我的数据

        Lat         Lon               geometry
0     1.416176  13.869467  POINT (1.416 13.869)
1     1.416176  13.869466  POINT (1.416 13.869)
2     1.416176  13.869465  POINT (1.416 13.869)
3     1.416177  13.869465  POINT (1.416 …

对于两个 GeoPandas 数据框如下：

df1:

     id  sMiddleLng  sMiddleLat  p1_sum  p2_sum  \
0  325782  109.255034   34.691754     0.0     0.0   
1   84867  107.957177   33.958289     0.0     0.0   
2   13101  107.835338   33.739493     0.0     0.0   
3   92771  109.464280   33.980666     0.0     0.0   
4   86609  108.253830   33.963262     0.0     0.0   

                            geometry  
0  POINT (109.255033915 34.69175367)  
1  POINT (107.957177305 33.95828929)  
2    POINT (107.8353377 33.73949313)  
3   POINT (109.46428019 33.98066616)  
4  POINT (108.253830245 33.96326193)  

df2:

     fnid  sMiddleLng  sMiddleLat  p1_sum  p2_sum  \
0  361104  102.677887   36.686408     0.0     0.0   
1  276307  103.268356   36.425372     0.0     0.0 …

作为我正在进行的社区项目的一部分，我一直在尝试使用 geopandas 和从 openstreetmaps 导出的一些数据。为了试验数据可视化方面，我导出了城镇的一部分，并使用 geopandas 绘制了它。这很有效，除了无论我绘制图层的顺序如何，道路图层都会出现在其他所有图层之上。

我尝试用谷歌搜索一个解决方案，一切都表明您执行绘图的顺序应该决定分层，最后要绘制的东西出现在其他所有东西之上。应用这种逻辑，道路线应该位于建筑物和欺骗的 GPS 定位点下方？有人可以告诉我如何解决这个问题，以便我可以控制哪一层在顶部吗？

import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
import numpy as np

# import and clean up map data
derby_roads = gpd.read_file('map/roads.geojson')
derby_roads_clean = derby_roads[derby_roads.highway.str.contains('motorway|trunk|primary|secondary|tertiary|residential')]
derby_buildings = gpd.read_file('map/buildings.geojson')
#print(derby_roads_clean)
#print(derby_buildings.head())

# generate random gps data
# min x -1.4879, max x -1.4407
# min y 52.8801, max y 52.8962
points_x = np.random.uniform(-1.4879, -1.4407, size = (50,))
points_y = np.random.uniform(52.8801, 52.8962, size = (50,))
points_z = np.random.uniform(0, 100, size = (50,)) …

目标是读取 shapefile，获取每个多边形（城市）的面积，并将该面积添加到名为“面积”的新列中。

cs = gpd.read_file('munis.shp')
area_fd = []
area = cs['geometry'].map(lambda p: p.area / 10**6)
area_fd.append(area)
cs = cs.assign(Area =  area_fd) #or cs['Area'] = area_fd

当我运行时，print(cs['NAME_2'].head)它返回 38 munis (0-38) 并print(area_fd)给出 38 个值。但是当我运行代码时，它说ValueError: Length of values does not match length of index。我已经查找了类似的 GISSE 和 SO 线程，但没有解决方案有效。

在此shapefile中，几何列是线串，除了 4 个流到达 ( 8168547, 8171738, 8170616 ,8169920) 是多线串之外。

我需要将每个多线串仅转换为一个线串。我尝试了很多方法但没有成功。例如，我st_cast在 R 中尝试了 sf 包。但是，它增加了行数（它将每个多线串转换为多个线串）。

如何将每个多线串仅转换为一个线串？

我有两个一维数组，想将它们组合成一个 Point GeoSeries，如下所示：

import numpy as np
from geopandas import GeoSeries
from shapely.geometry import Point

x = np.random.rand(int(1e6))
y = np.random.rand(int(1e6))
GeoSeries(map(Point, zip(x, y)))

在我的笔记本电脑上大约需要 5 秒。是否可以加速GeoSeries的生成？