【geopandas】dataframe修改数据

最新推荐文章于 2024-11-06 14:34:39 发布
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分类专栏： geopandas 文章标签： python pandas
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查询到某个ID的点，并将它的坐标修改为其他值

# 修改坐标
new_point = geometry.Point(new_lon, new_lat, new_z)
node_data.loc[node_data['ID'].str.contains(node_id), ['geometry']] = new_point
node_data.to_file(node_file)
使用Python和Geopandas进行地理数据可视化的实用指南
步入烟尘的博客
09-05 1488
你也可以自定义地图的样式，例如更改颜色、添加标签等。# 自定义地图样式plt.show()本文深入探讨了如何利用Python和Geopandas进行地理数据可视化和分析，并提供了丰富的代码示例和案例演示。准备工作：在开始之前，需要确保已经安装了Python和Geopandas库，可以使用pip来安装Geopandas。加载地理数据：Geopandas支持多种地理数据格式，包括Shapefile、GeoJSON、Geopackage等，可以使用函数加载数据。数据探索与处理。
通过Geopandas进行地理空间数据可视化
这家伙很懒，什么都没有留下
03-14 889
Geopandas是一个功能强大的Python库，能够轻松实现地理空间数据的读取、处理、分析和可视化。Geopandas是一个功能强大的Python库，它扩展了Pandas的功能，专门用于地理空间数据的处理和分析。本文将详细介绍如何使用Geopandas进行地理空间数据的可视化，包括数据加载、处理、分析及可视化等方面的内容。例如，如果你的地理数据源使用的坐标系统不适合你的分析需求，可以使用to_crs()方法进行转换。Geopandas不仅可以用于地理数据的可视化，还可以进行空间分析和查询。
关于GeoDataFrame的几种操作：删除某行，修改某个值，排序
weixin_42228166的博客
06-02 4280
个人在应用中积累的一点东西： 首先给出GeoPandas的英文说明文档链接：https://geopandas.org/data_structures.html 1.GeoDataFrame的删除 drop函数 用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明： labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定 axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1； in
plot python 修改属性_一日一技：geopandas，用python画地图原来这么简单！
weixin_39897746的博客
12-07 598
文章来源：Python大数据分析作者：朱卫军pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库，其主要用于数据整理和分析，这次来介绍pandas的一个近亲-geopandasgeopandas是用来处理地理空间数据的python第三方库，它是在pandas的基础上建立的，完美地融合了pandas的数据类型，并且提供了操作地理空间数据的高级接口，使得在python中进行GIS操作变成可...
geopandas 数据库地理信息字段改名
cuisidong1997的博客
12-09 634
geopandas 数据库地理信息字段改名 后 geometry 后属性会发生变化 所以改名后 新的名称操作如下： cellgis4g[‘geometry’] = cellgis4g[‘geom’].apply(lambda x: WKTElement(x.wkt, 4326))
geopandas坐标转换
weixin_44346222的博客
03-30 5143
import geopandas as gpd import glob file_name = "****.shp" data = gpd.read_file(file_name, encoding="utf-8") data.crs # {'init': 'epsg:4326'} reprojeted_data = data.to_crs(crs="+proj =utm +zone=48 +...
【总结】geopandas用法总结
GISer的顽强开发之路
12-19 1900
本文大概对工作学习中geopandas的运用进行阶段总结及代码段功能作用总结。对geopandas部分实际功能作用进行总结，以便复用；
Python和Geopandas进行地理数据可视化的实用指南
weixin_43932886的博客
11-06 861
地理数据可视化在许多领域都是至关重要的，无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名，而Geopandas作为其地理信息系统(GIS)领域的扩展，为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化，并提供实用...
GeoPandas在地理空间数据分析中的应用
eeee~~的博客
09-13 1484
本文演示了基于GeoPandas库在世界地图中根据经纬度进行地点标记。
pandas dataframe数据 保存为中文图片
qq_40285736的博客
10-18 1118
解决dataframe格式数据保存为图片, 以及中文乱码问题
csv文件转为shp文件
m0_46926492的博客
11-01 1117
【代码】Geopandas字符串类型的几何数据转为geometry类型。
geopandas：数据读取、坐标设置与转换、空间查询连接、数据输出、距离计算
TJLCY的博客
05-16 5698
import geopandas as gp import pandas as pd polygonShp=gp.read_file("./shp/globeland30-10.shp") polygonShp OBJECTID Id gridcode Shape_Leng Shape_Area geometry 0 1 1
Geopandas 的一些常规操作
weixin_42642296的博客
01-10 2670
geopandas添加底图 import contextily as ctx # 这个库是用来添加底图的 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 15)) manhattan = manhattan.to_crs('EPSG:3857') ax = manhattan.plot(ax=ax, alpha=0.4, edgecolor='k') ax.axis('off') centroid = manhattan.geometry.centroid for row in m
Geocomputation （4）几何图形操作
May the Force be with you
06-23 545
到目前为止，本书已经解释了地理数据集的结构（第 2 章），以及如何根据其非地理属性（第 3 章）和空间关系（第 4 章）来操作它们。本章重点介绍如何操作地理对象的地理元素，例如简化和转换矢量几何、裁剪栅格数据集以及将矢量对象转换为栅格以及将栅格转换为矢量。阅读完它并尝试最后的练习后，您应该理解并控制 sf 对象中的几何列以及栅格中表示的像素相对于其他地理对象的范围和地理位置。@sec-geo-vec 涵盖了使用“一元”和“二元”运算转换矢量几何形状。
(五)pandas-修改数据
guochaogang的博客
05-05 5673
pandas修改数据可以通过以下几种方式：1、通过切片定位到数据位置，然后直接赋值2、mask/where 两个函数3、replace函数4、apply函数。
DataFrame数据的处理多种方法
小九啥也不会
06-04 1100
在Python中，DataFrame是pandas库中的一个核心数据结构，用于存储和操作二维的、大小可变且可以包含异质类型列的表格型数据。处理DataFrame数据时，你可以执行各种操作，包括数据清洗、转换、聚合、排序、筛选等。以下是一些常见的DataFrame。
学习笔记3_新建字段，修改字段，geopandas生成点
qq_43210879的博客
11-15 3940
任务： 对面要素shp文件进行处理，获取每个要素的中心点，（判断中心点在不在面上），存放到shp的属性表的新建字段中。在根据这些点坐标利用geopandas库生成点shp文件。 代码部分： 对类进行初始化操作 from osgeo import ogr,osr import os import re import csv import time import numpy as np import pandas as pd import geopandas as gpd from shapely.g
Pandas变更数据类型
weixin_57753116的博客
09-14 3853
场景：在通过 Pandas 读取数据时，经常因为数据类型被改变，如分类用的数字时间202309被当做数值来显示202.309k ，或长ID字段被判定为数值类型导致ID长度溢出被截取，因此需要对Pandas读取数据后再转换成后续方便处理的字段类型。Pandas 提供了多种方法来改变 DataFrame 中字段（列）的格式，包括数据类型、日期时间格式、数字格式等。
geopandas简单绘图及横坐标调整
兰小莫的博客
05-29 9086
from shapely.geometry import * from geopandas import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xmin, xmax, ymin, ymax = 900000, 1080000, 120000, 280000 xc = (xmax - xmin) * np.random.
Geopandas 剔除某列数据存在缺失值的样本
最新发布
03-22
首先，用户的问题明确是在Geopandas中操作，可能需要处理地理数据，比如几何列（geometry column）。但删除缺失值行的操作应该和Pandas类似。根据引用[1]，Pandas中使用dropna()来删除含有缺失值的行或列。例如，df....
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