Python实战之利用Geopandas算出每个省面积

第Python实战之利用Geopandas算出每个省面积目录1.准备2.基本使用3.绘制并算出每个省的面积

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。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：

1.Windows环境打开Cmd(开始-运行-CMD)。

2.MacOS环境打开Terminal(command+空格输入Terminal)。

3.如果你用的是VSCode编辑器或Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

由于geopandas涉及到许多第三方依赖，pip安装起来非常麻烦。因此在本教程中，我只推荐使用conda安装geopandas：

condainstallgeopandas

一行语句即可完成安装。

2.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])

#result:

#0POLYGON((00,10,11,00))

#1POLYGON((00,10,11,01,00))

#2POLYGON((20,30,31,21,20))

#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，你还可以直接生成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，我们就可以进行简单的地图绘制及面积的计算了。

3.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ESRIshapefile(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

#0POLYGON((1329152.3415619034.278,1323327.591...

#1POLYGON((-2189253.3754611401.367,-2202922.3...

#2POLYGON((761692.0924443124.843,760999.8734...

#3POLYGON((-34477.0464516813.963,-41105.1284...

#......

maps.plot()

plt.savefig("test.png")

如代码所示，通过read_file你可以读取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)

#04.156054e+11

#11.528346e+12

#21.487538e+11

#34.781135e+10

#41.189317e+12

#51.46