shapefile是GIS中非常重要的一種數(shù)據(jù)類型，在ArcGIS中被稱為要素類(Feature Class)，主要包括點(point)、線(polyline)和多邊形(polygon)。作為一種十分常見的矢量文件格式，geopandas對shapefile提供了很好的讀取和寫出支持，其DataFrame結(jié)構(gòu)相當(dāng)于GIS數(shù)據(jù)中的一張屬性表，使得可以直接操作矢量數(shù)據(jù)屬性表，使得在python中操作地理數(shù)據(jù)更方便。本文給大家介紹下用Python腳本中對Shapefile文件(.shp，.shx，.dbf等格式)進行讀寫操作。

由于geopandas有好幾個依賴庫，推薦大家使用 Miniconda或是 Anaconda來安裝geopandas。

安裝命令：

conda install -c conda-forge geopandas

國內(nèi)鏡像：

conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge geopandas

使用導(dǎo)入：import geopandas

我這里用的是geopandas 0.7的版本，版本間差異是不太大，最新0.8版本新增了一些查詢、入庫方面的特性。

相比pyshp庫，geopandas庫的數(shù)據(jù)讀取、展示、分析、拓展的效果要更好。它可以讀取zip中的shapefile，還可以讀取GeoJson、ArcGIS中地理數(shù)據(jù)庫gdb，以及QGIS中GeoPackage 存放的矢量數(shù)據(jù)。

import geopandas as gpdfrom matplotlib import pyplot as pltdata = gpd.read_file(r’E:gisData行政區(qū)劃數(shù)據(jù)2019省.shp’)#讀取磁盤上的矢量文件#data = gpd.read_file(’shapefile/china.gdb’, layer=’province’)#讀取gdb中的矢量數(shù)據(jù)print(data.crs) # 查看數(shù)據(jù)對應(yīng)的投影信息print(data.head()) # 查看前5行數(shù)據(jù)data.plot()plt.show()#簡單展示

顯示效果：

要素類的創(chuàng)建效率很高，既能創(chuàng)建要素實體，也能寫入屬性信息和定義投影。下面先簡單介紹下三種要素類的創(chuàng)建方法。

點狀要素類的創(chuàng)建

核心代碼：

# 對應(yīng)shapely.geometry中的Point，用于表示單個點，下面我們創(chuàng)建一個由若干Point對象組成cq = geopandas.GeoSeries([geometry.Point(110, 60), geometry.Point(110.5, 50.4), geometry.Point(120, 55), geometry.Point(107.8, 54.6), geometry.Point(114.6, 50)], crs=’EPSG:4326’, # 指定坐標(biāo)系為WGS 1984 index=[’一號’, ’二號’, ’三號’, ’四號’, ’五號’], # 相關(guān)的索引 )# 導(dǎo)出數(shù)據(jù)為shapefile文件cq.to_file(’./output/{}.shp’.format(os.path.basename(__file__).replace(’.py’, ’’)), driver=’ESRI Shapefile’, encoding=’utf-8’)

線狀要素類的創(chuàng)建

核心代碼：

# 這里shapely.geometry.LineString([(x1, y1), (x2, y2), ...])用于創(chuàng)建多點按順序連接而成的線段cq = geopandas.GeoSeries([geometry.LineString([(0, 0), (1, 1), (1, 0)]), geometry.LineString([(0.5, 2), (0, 1), (-1, 0)])], crs=’EPSG:4326’, index=[’一號線’, ’b’])cq.to_file(’./output/{}.shp’.format(os.path.basename(__file__).replace(’.py’, ’’)), driver=’ESRI Shapefile’, encoding=’utf-8’)

面狀要素類的創(chuàng)建

核心代碼：

# 對應(yīng)shapely.geometry中的Polygon，用于表示面，下面我們創(chuàng)建一個由若干Polygon對象組成cq = geopandas.GeoSeries([geometry.Polygon([(14, 14), (13, 18), (20, 11), (18, 10)]), geometry.Polygon([(0, 0), (10, 0), (10, 10), (0, 10)], [((1, 3), (5, 3), (5, 1), (1, 1)), ((9, 9), (9, 8), (8, 8), (8, 9))]), geometry.Polygon([(11, 2), (11, 10), (12, 10), (12, 2)]) ], index=[’簡單面’, ’復(fù)雜面’, ’c區(qū)’], # 構(gòu)建一個索引字段 crs=’EPSG:4326’, # 坐標(biāo)系是：WGS 1984 )cq.to_file(’./output/{}.shp’.format(os.path.basename(__file__).replace(’.py’, ’’)), driver=’ESRI Shapefile’, encoding=’utf-8’)拓展應(yīng)用實例

展高程點

高程點文件存儲格式與CASS中讀取的DAT格式一致，示例：【1,ZDH ,450000.000,4100000,20002,DYG,450000.000,4100000,2000 】其中，“1”代表的是“點號”，“ZDH”代表的是“代碼”，之后的分別是“東坐標(biāo)、北坐標(biāo)、高程值”即“Y、X、H ”或者是“X、Y、H ”

AutoCAD中展點效果

geopandas中展點效果

實現(xiàn)代碼

# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport geopandas as gpdfrom shapely.geometry import Pointfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import FuncFormatter# 讀取數(shù)據(jù)file_path = ’./data-use/高程數(shù)據(jù).csv’rankings_colname = [’name’, ’mark’, ’longitude’, ’latitude’, ’height’];df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=rankings_colname)# print(df.head(5))#輸出前五行數(shù)據(jù)查看xy = [Point(xy) for xy in zip(df[’longitude’], df[’latitude’])]pts = gpd.GeoSeries(xy) # 創(chuàng)建點要素數(shù)據(jù)集#保存為SHP文件pts.to_file(’./output/展高程點.shp’, driver=’ESRI Shapefile’, encoding=’utf-8’)'''fig是用來設(shè)置圖像大小參數(shù)，ax是行列有多少個點'''fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 返回一個包含figure和axes對象的元組ax = pts.plot(ax=ax, facecolor=’white’, edgecolor=’black’, marker=’X’, linewidth=0.5, # 內(nèi)外符號比例系數(shù) markersize=12, label=’高程點’)# 地圖標(biāo)注new_texts = [plt.text(x_ + 1, y_ + 1, text, fontsize=8) for x_, y_, text in zip(df[’longitude’], df[’latitude’], df[’name’])]# 設(shè)置坐標(biāo)軸def formatnum(x, pos): # return ’$%.1f$x$10^{4}$’ % (x / 10000)#科學(xué)計數(shù)法顯示 return int(x) # 取整顯示formatter = FuncFormatter(formatnum)ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)# 美觀起見隱藏頂部與右側(cè)邊框線ax.spines[’right’].set_visible(False)ax.spines[’top’].set_visible(False)plt.grid(True, alpha=0.4) # 顯示網(wǎng)格，透明度為50%ax.legend(title='圖例', loc=’lower right’, ncol=1, shadow=True) # 添加圖例plt.title(’展高程點’, fontdict={’weight’: ’normal’, ’size’: 20}) # 設(shè)置圖名&改變圖標(biāo)題字體# 保存圖片plt.savefig(’images/展高程點.png’, dpi=300, bbox_inches=’tight’, pad_inches=0)plt.show()

點集轉(zhuǎn)面

將一系列點的集合轉(zhuǎn)為面狀要素類，下面以甘肅省的地震帶為例（字段對應(yīng)：名稱，面索引，點索引，經(jīng)度，緯度）。

數(shù)據(jù)預(yù)覽

效果預(yù)覽

實現(xiàn)代碼

import geopandas as gpdimport pandas as pdfrom shapely.geometry import Polygonfrom matplotlib import pyplot as pltraw = pd.read_excel(’./data-use/甘肅省地震帶.xls’) # 原始數(shù)據(jù)# 轉(zhuǎn)換為面要素output = raw.groupby(’id’) .apply(lambda df: Polygon([(x, y) for x, y in zip(df[’longitude’], df[’latitude’])])) .to_frame(name=’geometry’)# 轉(zhuǎn)換為GeoDataFrameoutput = gpd.GeoDataFrame(output, crs=’EPSG:4326’)output.plot()# 地圖標(biāo)注new_longitude = raw.groupby(’name’, as_index=False,)[’longitude’].mean()new_latitude = raw.groupby(’name’, as_index=False)[’latitude’].mean()new_df = pd.merge(pd.DataFrame(new_longitude),pd.DataFrame(new_latitude))new_texts = [plt.text(x_ , y_ , text, fontsize=8) for x_, y_, text in zip(new_df[’longitude’], new_df[’latitude’], new_df[’name’])]# 導(dǎo)出shapefileoutput.to_file(’output/地震帶.shp’) plt.show()

創(chuàng)建緩沖區(qū)、多環(huán)緩沖區(qū)

實現(xiàn)代碼：

import osimport shapelyimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as pltpolygon = shapely.geometry.Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)])# 分別繪制多邊形、多邊形正向緩沖區(qū)，坐標(biāo)系是WGS1984，單位是度cq = gpd.GeoSeries([polygon, polygon.buffer(distance=1), polygon.buffer(distance=3)], crs=’EPSG:4326’)# 導(dǎo)出數(shù)據(jù)為shapefile文件cq.to_file(’./output/{}.shp’.format(os.path.basename(__file__).replace(’.py’, ’’)), driver=’ESRI Shapefile’, encoding=’utf-8’)ax = cq.plot(alpha=0.2)ax.axis(’off’) # 取消坐標(biāo)軸的顯示plt.show()寫在最后

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以上就是python geopandas讀取、創(chuàng)建shapefile文件的方法的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python讀取shapefile文件的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！