geopanda库GIS地理分析

geopanda库GIS地理分析

1、使用geopandas导入库

importgeopandasasgpd
fromshapely.geometryimportPoint, LineString, Polygon

2、导入块地图，使用.shp格式。

file_shap ='./全省网格shap\\河北网格图层城市农村20241210_region.shp'
boder = gpd.read_file(file_shap,encoding='gbk')
boder.crs ="EPSG:4326"

3、将pandas导入文件，转成geoDatFrame格式点地理格式

file_yuan ='./原始数据\\工参表.xlsx'
dirout ='./输出结果\\'
p_yuan = pd.read_excel(file_yuan,sheet_name='主小区')
#print(p_yuan.dtypes)

point = gpd.GeoDataFrame(p_yuan,geometry=gpd.points_from_xy(p_yuan.经度, p_yuan.纬度))
# point.plot(color='lightblue', edgecolor='black')
point.crs = boder.crs

4、GIS地理点与地理格式块文件，进行within匹配。

gp_ponitboder=gpd.sjoin(point, boder,predicate='within',how='inner')
print(gp_ponitboder.head(5))

5、将geoDateFrame导出为csv格式，导出为shp格式。

1）geoDateFrame直接导出格式为shp格式。

boder.to_file("my.shp")

2）将geoDateFrame导出为csv格式

gp_ponitboder=gpd.sjoin(point, boder,predicate='within',how='inner')
print(gp_ponitboder.head(5))
#gp_ponitboder.plot()
#plt.show()
p_point=pd.DataFrame()

p_point=pd.concat([p_point,gp_ponitboder])
print(p_point)

fileout=dirout+'linshuc.csv'
p_point.to_csv(fileout,encoding='ANSI',index=False)