python geopandas读取、创建shapefile文件的方法

shapefile是GIS中非常重要的一种数据类型，在ArcGIS中被称为要素类(Feature Class)，主要包括点(point)、线(polyline)和多边形(polygon)。作为一种十分常见的矢量文件格式，geopandas对shapefile提供了很好的读取和写出支持，其DataFrame结构相当于GIS数据中的一张属性表，使得可以直接操作矢量数据属性表，使得在python中操作地理数据更方便。本文给大家介绍下用Python脚本中对Shapefile文件(.shp，.shx，.dbf等格式)进行读写操作。

开发准备

由于geopandas有好几个依赖库，推荐大家使用 Miniconda或是 Anaconda来安装geopandas。

安装命令：

conda install -c conda-forge geopandas

国内镜像：

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

使用导入：import geopandas

我这里用的是geopandas 0.7的版本，版本间差异是不太大，最新0.8版本新增了一些查询、入库方面的特性。

shapefile文件信息的读取

相比pyshp库，geopandas库的数据读取、展示、分析、拓展的效果要更好。它可以读取zip中的shapefile，还可以读取GeoJson、ArcGIS中地理数据库gdb，以及QGIS中GeoPackage 存放的矢量数据。

import geopandas as gpdfrom matplotlib import pyplot as pltdata = gpd.read_file(r’E:gisData行政区划数据2019省.shp’)#读取磁盘上的矢量文件#data = gpd.read_file(’shapefile/china.gdb’,layer=’province’)#读取gdb中的矢量数据print(data.crs) # 查看数据对应的投影信息print(data.head()) # 查看前5行数据data.plot()plt.show()#简单展示

显示效果：

shapefile文件的创建

要素类的创建效率很高，既能创建要素实体，也能写入属性信息和定义投影。下面先简单介绍下三种要素类的创建方法。

点状要素类的创建

核心代码：

# 对应shapely.geometry中的Point，用于表示单个点，下面我们创建一个由若干Point对象组成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’,# 指定坐标系为WGS 1984 index=[’一号’,’二号’,’三号’,’四号’,’五号’],# 相关的索引 )# 导出数据为shapefile文件cq.to_file(’./output/{}.shp’.format(os.path.basename(__file__).replace(’.py’,’’)),driver=’ESRI Shapefile’,encoding=’utf-8’)

线状要素类的创建

核心代码：

# 这里shapely.geometry.LineString([(x1,y1),(x2,y2),...])用于创建多点按顺序连接而成的线段cq = geopandas.GeoSeries([geometry.LineString([(0,0),(1,1),0)]),geometry.LineString([(0.5,2),(0,(-1,0)])],index=[’一号线’,’b’])cq.to_file(’./output/{}.shp’.format(os.path.basename(__file__).replace(’.py’,encoding=’utf-8’)

面状要素类的创建

核心代码：

# 对应shapely.geometry中的Polygon，用于表示面，下面我们创建一个由若干Polygon对象组成cq = geopandas.GeoSeries([geometry.Polygon([(14,14),(13,18),(20,11),(18,10)]),geometry.Polygon([(0,(10,10),10)],[((1,3),(5,1)),((9,9),(9,8),(8,9))]),geometry.Polygon([(11,(11,(12,2)]) ],index=[’简单面’,’复杂面’,’c区’],# 构建一个索引字段 crs=’EPSG:4326’,# 坐标系是：WGS 1984 )cq.to_file(’./output/{}.shp’.format(os.path.basename(__file__).replace(’.py’,encoding=’utf-8’)

拓展应用实例

展高程点

高程点文件存储格式与CASS中读取的DAT格式一致，示例：【1,ZDH,450000.000,4100000,20002,DYG,2000 】其中，“1”代表的是“点号”，“ZDH”代表的是“代码”，之后的分别是“东坐标、北坐标、高程值”即“Y、X、H ”或者是“X、Y、H ”

AutoCAD中展点效果

geopandas中展点效果

实现代码

# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport geopandas as gpdfrom shapely.geometry import Pointfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import FuncFormatter# 读取数据file_path = ’./data-use/高程数据.csv’rankings_colname = [’name’,’mark’,’longitude’,’latitude’,’height’];df = pd.read_csv(file_path,header=None,names=rankings_colname)# print(df.head(5))#输出前五行数据查看xy = [Point(xy) for xy in zip(df[’longitude’],df[’latitude’])]pts = gpd.GeoSeries(xy) # 创建点要素数据集#保存为SHP文件pts.to_file(’./output/展高程点.shp’,encoding=’utf-8’)"""fig是用来设置图像大小参数，ax是行列有多少个点"""fig,ax = plt.subplots(figsize=(8,6)) # 返回一个包含figure和axes对象的元组ax = pts.plot(ax=ax,facecolor=’white’,edgecolor=’black’,marker=’X’,linewidth=0.5,# 内外符号比例系数 markersize=12,label=’高程点’)# 地图标注new_texts = [plt.text(x_ + 1,y_ + 1,text,fontsize=8) for x_,y_,text in zip(df[’longitude’],df[’latitude’],df[’name’])]# 设置坐标轴def formatnum(x,pos): # return ’$%.1f$x$10^{4}$’ % (x / 10000)#科学计数法显示 return int(x) # 取整显示formatter = FuncFormatter(formatnum)ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)# 美观起见隐藏顶部与右侧边框线ax.spines[’right’].set_visible(False)ax.spines[’top’].set_visible(False)plt.grid(True,alpha=0.4) # 显示网格，透明度为50%ax.legend(title="图例",loc=’lower right’,ncol=1,shadow=True) # 添加图例plt.title(’展高程点’,fontdict={’weight’: ’normal’,’size’: 20}) # 设置图名&改变图标题字体# 保存图片plt.savefig(’images/展高程点.png’,dpi=300,bbox_inches=’tight’,pad_inches=0)plt.show()

点集转面

将一系列点的集合转为面状要素类，下面以甘肃省的地震带为例（字段对应：名称，面索引，点索引，经度，纬度）。

数据预览

效果预览

实现代码

import geopandas as gpdimport pandas as pdfrom shapely.geometry import Polygonfrom matplotlib import pyplot as pltraw = pd.read_excel(’./data-use/甘肃省地震带.xls’) # 原始数据# 转换为面要素output = raw.groupby(’id’) .apply(lambda df: Polygon([(x,y) for x,y in zip(df[’longitude’],df[’latitude’])])) .to_frame(name=’geometry’)# 转换为GeoDataFrameoutput = gpd.GeoDataFrame(output,crs=’EPSG:4326’)output.plot()# 地图标注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_,text in zip(new_df[’longitude’],new_df[’latitude’],new_df[’name’])]# 导出shapefileoutput.to_file(’output/地震带.shp’) plt.show()

创建缓冲区、多环缓冲区

实现代码：

import osimport shapelyimport geopandas as gpdimport matplotlib.pyplot as pltpolygon = shapely.geometry.Polygon([(0,1)])# 分别绘制多边形、多边形正向缓冲区，坐标系是WGS1984，单位是度cq = gpd.GeoSeries([polygon,polygon.buffer(distance=1),polygon.buffer(distance=3)],crs=’EPSG:4326’)# 导出数据为shapefile文件cq.to_file(’./output/{}.shp’.format(os.path.basename(__file__).replace(’.py’,encoding=’utf-8’)ax = cq.plot(alpha=0.2)ax.axis(’off’) # 取消坐标轴的显示plt.show()

写在最后

附相关完整代码的下载，还有更多有趣的内容，感兴趣的朋友们可以自行实践。喜欢的朋友们可以点个关注，后续将持续更新，精彩无限^ - ^

链接: https://pan.baidu.com/s/1g7G8sQ17-9XIhojyQ1M7Ww

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最后给大家强烈安利一个geopandas学习博客： https://www.cnblogs.com/feffery/tag/geopandas/

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