首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用geopandas将数据帧中的点行转换为多边形

可以通过以下步骤完成:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, Polygon
  1. 创建一个数据帧,包含点的坐标信息:
代码语言:txt
复制
data = {'ID': [1, 2, 3],
        'Latitude': [40.7128, 34.0522, 37.7749],
        'Longitude': [-74.0060, -118.2437, -122.4194]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 将数据帧中的经纬度转换为点的几何对象:
代码语言:txt
复制
geometry = [Point(xy) for xy in zip(df['Longitude'], df['Latitude'])]
  1. 创建一个geopandas的数据帧,并将几何对象添加到其中:
代码语言:txt
复制
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=geometry)
  1. 将点几何对象转换为多边形几何对象:
代码语言:txt
复制
gdf['Polygon'] = gdf['geometry'].buffer(0.1)  # 0.1是缓冲区半径,可根据需要调整

现在,数据帧中的点已经被转换为多边形,并存储在新的'Polygon'列中。你可以继续使用geopandas的其他功能来分析、可视化或处理这些多边形数据。

注意:以上代码示例中使用了geopandas和shapely库来处理地理空间数据。如果你还没有安装这些库,可以使用以下命令进行安装:

代码语言:txt
复制
pip install geopandas
pip install shapely

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体品牌商,我无法提供相关链接。但是,腾讯云也提供了类似的地理空间数据处理服务,你可以在腾讯云的官方网站上查找相关产品和文档。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python GIS神器geopandas 1.0版本来了

历经10年迭代升级,geopandas充分完善了其在GIS数据分析上功能,使得我们可以使用类似pandas操作方式,便捷且高性能开展各种常用GIS分析运算,极大增强了Python在GIS分析领域能力...,并在虚拟环境通过conda-forge源进行稳定安装,以当下非常流行开源环境管理工具mamba(可参考我所写教程 mamba使用教程 公众号:Python大数据分析 是时候跟Conda说再见了...N2列后N3列numpy数组,输出形状与输入一致即可,我们可以配合numpyapply_along_axis()实现自由坐标点级别转换计算,而无需关心输入要素是点线面哪种: 2.1.16...geopandas真正意义上直接实现“匹配与目标要素距离在XXX以内纪录”: 2.2.2 配合pd.read_csv指定矢量列类型 在新版本,我们可以GeoDataFrame写出为csv格式,...请注意及时调整你相关代码逻辑,其中主要有: unary_union废弃,更换为union_all() use_pygeos废弃并在1.1版本中正式移除 由于pygeos已经合并入geopandas

15810

数据科学学习手札162)Python GIS神器geopandas 1.0版本发布

历经10年迭代升级,geopandas充分完善了其在GIS数据分析上功能,使得我们可以使用类似pandas操作方式,便捷且高性能开展各种常用GIS分析运算,极大增强了Python在GIS分析领域能力...今天文章,费老师我就将带大家一起快速了解在全新1.0版本,新功能特性、优化提升以及相关API变动情况~ 2 geopandas 1.0版本介绍   如果你还未曾安装使用geopandas,我最推荐方式是新建虚拟环境...()不允许作比较矢量间有任何公共: 2.1.13 新增build_area()方法   新增方法build_area(),用于基于一系列可以构成闭合面要素线要素,整体生成合法若干多边形: 2.1.14...,新增了dwithin型空间关系判断,使得我们可以在geopandas真正意义上直接实现“匹配与目标要素距离在XXX以内纪录”: 2.2.2 配合pd.read_csv指定矢量列类型   在新版本...,请注意及时调整你相关代码逻辑,其中主要有: unary_union废弃,更换为union_all() use_pygeos废弃并在1.1版本中正式移除   由于pygeos已经合并入geopandas

17110
  • Google Earth Engine(GEE)——使用 GeoPandas 和 Uber H3 空间索引进行快速多边形分析

    赫尔辛基大学 AutoGIS 课程有一个很好例子,空间索引与 geopandas 一起使用。 在这篇文章,我想谈谈另一个名为H3 空间索引系统。...在这篇文章,我向你展示如何创建使用密度图geopandas和h3-py库在Python。 国家地理空间情报局海事安全信息门户以反航运活动消息形式提供所有海盗事件形状文件。...由于落在网格单元所有点都具有相同 id,我们可以简单地聚合具有相同网格 id 所有,以找到落在网格多边形所有点。...因此,通过使用基于网格索引系统 - 复杂空间“多边形”操作变成了对表简单聚合。...由于 GeoPandas 使用 shapely 库来构建几何,我们坐标列表转换为一个匀称 Polygon 对象。

    29410

    Part3-1.获取高质量阿姆斯特丹建筑立面图像(附完整代码)

    3.1 使用geopandas找到街景点(方法1) 1)读取阿姆斯特丹矢量道路数据 2)对建筑做缓冲区 3)裁剪道路数据 4)使用shapelynearest_point找出最近两个 5)使用向量相乘原理计算两个角度...=False) 2)使用Shapely获取建筑各边中心 要获取GeoPandas集合体(例如GeoSeries或GeoDataFrame)每个多边形外边界上所有中点,你可以使用Shapely库几何对象方法和属性...获取多边形外轮廓坐标列表 # 转换多边形边界为线性环 linear_ring = gdf_simplify.loc[sample, "geometry"].exterior # 坐标转换为一个列表...我们可以用XY表[33]两个字段转为一个: 可以看到蓝点就是我们要找到街景采集Point S。...通过使用pandasapply方法更高效地遍历df每一。通过使用列表推导式和min函数,可以更高效地找到日期最近pano。

    57110

    如何使用dask-geopandas处理大型地理数据

    前言 读者来信 我之前是 1、先用arcgis 栅格 2、给点添加xy坐标 3、给添加xy坐标后通过空间连接方式添加行政区属性 4、最后计算指定行政区质心 之前解决办法是用arcgis 完成第一步和第二步...dask理解有问题,想要请教一下大佬 读者问题涉及到地理信息系统(GIS)操作一系列步骤,具体包括栅格数据换为数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些添加行政区属性、以及计算指定行政区质心...为了解决这个问题,读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个数据,但似乎遇到了错误。...代码审查:仔细检查实现代码,尤其是dask-geopandas部分,确认是否正确使用了并行计算和数据分区功能。 批处理:如果可能,尝试数据分成更小批次进行处理,而不是一次性处理所有点。...() 检查几何对象是否在某个多边形内 ddf.within(polygon) 此外,如果你有一个分布式 dask.dataframe,你可以 x-y 列传递给 set_geometry 方法来设置几何形状

    17910

    数据科学学习手札77)基于geopandas空间数据分析——文件IO

    作为基于geopandas空间数据分析系列文章第三篇,通过本文你将会学习到geopandas文件IO。...2 文件IO 2.1 矢量文件读入 geopandasfiona作为操纵矢量数据读写功能后端,使用geopandas.read_file()读取对应类型文件,而在后端实际上是使用fiona.open...来读入数据,即两者参数是保持一致,读入数据自动转换为GeoDataFrame,下面是geopandas.read_file()主要参数: filename:str类型,传入文件对应路径或url...layer:str类型,当要读入数据格式为地理数据库.gdb或QGIS.gpkg时,传入对应图层名称   下面结合上述参数,来介绍一下使用geopandas.read_file()在不同情况下读取常见格式矢量数据方法...图14 2.1.4 过滤 geopandas在0.1.0版本中新增了bbox过滤,在0.7.0版本中新增了蒙版过滤和过滤功能,可以辅助我们根据自己需要读入原始数据子集,下面一一进行介绍: bbox

    2.1K31

    使用 Rust 极致提升 Python 性能:图表和绘图提升 24 倍,数据计算提升 10 倍

    我进行测试数据使用了近 8 米船舶定位。我们正在研究全世界数百个区域,数百个实现过滤功能多边形算法要运行。...在生产环境,我们处理数据可能要增加到 2500 倍,因此使用者才能看到 30 小时内,船舶位置数据来自何处。 如何处理?...或许,在生产环境中进行繁重任务处理,matplotlib 不是合适工具?既然代码已经在使用 pandas 了,为什么不试试 geopandas 呢?...Geopandas(以及它依次调用其它库)使用了 423 个堆栈,而 matplotlib 只使用了 5 个堆栈,我觉得这非常惊人。...我们可以: 尝试数据分块,然后使用多进程 multi-processing 模块处理(在 Python 是不推荐),从而利用更强大云虚拟机,用来支撑 matplotlib 计算。

    2K31

    数据科学学习手札84)基于geopandas空间数据分析——空间计算篇(上)

    本文是基于geopandas空间数据分析系列文章第8篇,通过本文你学习到geopandas空间计算(由于geopandas空间计算内容较多,故拆分成上下两篇发出,本文是上篇)。...buffer() geopandasbuffer()方法源于shapely,用于缓冲区创建,这里给非GIS专业读者朋友解释一下什么是空间意义上缓冲区,缓冲区用于表示、线、面等矢量数据影响范围或服务范围...,这时对矢量数据进行简化就非常有必要,geopandas沿用shapelysimplify()方法,帮助我们对过于复杂线和面进行简化,和QGIS简化矢量方法一样,simplify()使用了科学...记录拆分成独立要素行,譬如Multi-Polygon拆分成Polygon组成若干。...图29 explode() explode()功能与dissolve()相反,用于Multi-xxx或Geometry-Collection类型数据从一拆分到多行,如下面的例子,非矢量字段会自动填充到每一

    4K31

    六、处理几何数据【ArcGIS Python系列】

    1.了解几何对象 要素类每个要素都由一个或多个顶点组成,这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在要素类情况下,每个要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。...polygon = arcpy.Polygon(array, 2277) # 内存多边形创建为数据新要素 arcpy.CopyFeatures_management(polygon, fc...polygon = arcpy.Polygon(array) # , 2277可省略 # 内存多边形创建为数据新要素 fgdb = "C:/Data/Demo.gdb" fc = "newpoly...然后,表格包含有省级也有市县一级数据,我们只需要省级信息,只是表格没有可以供筛选字段,我们可以下一步通过pandas合并表格时候直接扔掉不匹配。...5.处理数据类型 人口数量字段肯定是数字类型,我们通过astype字段转化为整数型: 可以先查看数据类型,人口字段转换为整数型int: gdf_new.dtypes >>> 省

    41610

    Python地信专题 | 基于geopandas空间数据分析-文件IO篇

    2 文件IO 2.1 矢量文件读入 geopandasfiona作为操纵矢量数据读写功能后端。...使用geopandas.read_file()读取对应类型文件,而在后端实际上是使用fiona.open来读入数据,即两者参数是保持一致,读入数据自动转换为GeoDataFrame。...crs data.head() # 查看前5 图3 缺少投影shapefile 当shapefile缺失.prj文件时,使用geopandas读入后形成GeoDataFrame会缺失crs属性...() # 查看前5 图12 2.1.3 GeoJSON 作为web地图中最常使用矢量数据格式,GeoJSON几乎被所有在线地图框架作为数据源格式,在geopandas读取GeoJSON非常简单...过滤 过滤功能就比较简单,通过参数rows控制读入原数据前若干,可以用于在读取大型数据时先快速查看前几行以了解整个数据格式: 图17 2.2 矢量文件写出 在geopandas使用to_file

    2.3K20

    Python地信专题 | 基于geopandas空间数据分析—数据结构篇

    本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程涉及到其他包进行系统性介绍说明,每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识。...作为基于geopandas空间数据分析系列文章第一篇,通过本文你将会学习到geopandas数据结构。...geopandas安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas,可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...() 图32 geopandas自带世界地图 查看其表格内容: 图33 使用.loc+条件筛选选择数据: 图34 使用.iloc选择数据: 图35 而除了这些常规数据索引方式之外,geopandas...: 图37 以上就是本文全部内容,如有笔误望指出,系列文章下一篇详细介绍geopandas投影坐标系管理,敬请期待。

    1.8K20

    基于geopandas空间数据分析——空间计算篇(上)

    本文是基于geopandas空间数据分析系列文章第8篇,通过本文你学习到geopandas空间计算(由于geopandas空间计算内容较多,故拆分成上下两篇发出,本文是上篇)。...buffer() geopandasbuffer()方法源于shapely,用于缓冲区创建,这里给非GIS专业读者朋友解释一下什么是空间意义上缓冲区: 缓冲区用于表示、线、面等矢量数据影响范围或服务范围...)下就是以米为单位,因此需要注意一定要先将矢量数据换为合适投影坐标系之后,再进行缓冲区分析才是合理有效 resolution:因为在创建缓冲区时,对于构成矢量对象每一个,都会以对应点为中心向外创建半径...这时对矢量数据进行简化就非常有必要,geopandas沿用shapelysimplify()方法,帮助我们对过于复杂线和面进行简化,和QGIS简化矢量方法一样,simplify()使用了科学...记录拆分成独立要素行,譬如Multi-Polygon拆分成Polygon组成若干

    3.3K30

    geopandas:Python绘制数据地图

    GeoPandas基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。...WTK格式数据包含、线、多边形等地理位置信息。WTK格式数据可以被许多GIS软件和地理位置分析工具所读取和处理。我们可以将带有WKT数据DataFrame转换为GeoDataframe。...convex_hull:返回一个GeoSeries,其中包含表示包含每个对象中所有点最小凸多边形几何形状,除非对象点数小于三个。对于两个,凸包会折叠成一个线串;对于一个,凸包是一个。...在geopandas,simplify函数可以用来简化多边形形状,以减少地图数据大小,同时也可以提高绘图效率。当绘图数据特别大时,该函数很有用。...自定义函数:可以传入自定义聚合函数。 as_index: 是否by参数指定字段作为索引,默认为True。 *kwargs: 其他参数。 下面示例代码演示了dissolve函数使用

    3.4K41

    六、处理几何数据【ArcGIS Python系列】

    1.了解几何对象 要素类每个要素都由一个或多个顶点组成,这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在要素类情况下,每个要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。...polygon = arcpy.Polygon(array, 2277) # 内存多边形创建为数据新要素 arcpy.CopyFeatures_management(polygon, fc...polygon = arcpy.Polygon(array) # , 2277可省略 # 内存多边形创建为数据新要素 fgdb = "C:/Data/Demo.gdb" fc = "newpoly...然后,表格包含有省级也有市县一级数据,我们只需要省级信息,只是表格没有可以供筛选字段,我们可以下一步通过pandas合并表格时候直接扔掉不匹配。...5.处理数据类型 人口数量字段肯定是数字类型,我们通过astype字段转化为整数型: 可以先查看数据类型,人口字段转换为整数型int: gdf_new.dtypes >>> 省

    30410

    python-使用pygrib已有的GRIB1文件数据换为自己创建数据

    :cf2cdm cfgrib样式Dataset转换为经典ECMWF坐标命名形式 >>> import cf2cdm >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...数据写入新grib文件!有用!...,与上述一致 for grb in selected_grbs: grb pygrib.index()读取数据后,不支持通过关键字读取指定多个变量 问题解决:滤波后数据替换原始grib数据再重新写为新...grib文件 pygrib写grib文件优势在于,写出grib文件,基本上会保留原始grib文件信息,基本Attributes等也不需要自己编辑,会直接原始文件信息写入 替换大致思路如下...'.grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #原始文件纬向风数据换为滤波后数据

    89210

    GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

    这是 Python 库 GeoPandas 用武之地。 本文和大家一起学习如何使用 GeoPandas有效地可视化地理空间数据。...几何 代表 points 地块位置中心等。 线 lines 道路、溪流 多边形 polygons 建筑物、湖泊、州、省等边界。...CRS/坐标参考系统告诉我们如何(使用投影 或数学方程)圆形地球上位置(坐标)转换为扁平二维坐标系(例如计算机屏幕或纸张)上相同位置地图)。最常用 CRS 是“EPSG:4326”。...在下一节,我们一起学习如何使用一些常见函数,如边界、质心和最重要绘图方法。为了演示地理空间可视化工作,让我们使用来自2021年奥运会数据Teams数据。...团队数据集包含团队名称、项目、NOC(国家/地区)和事件列。在本练习,我们使用 NOC 和 项目 列。

    5.1K21

    数据科学学习手札74)基于geopandas空间数据分析——数据结构篇

    本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程涉及到其他包进行系统性介绍说明,每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识,计划涵盖geopandas数据结构、投影坐标系管理、...作为基于geopandas空间数据分析系列文章第一篇,通过本文你将会学习到geopandas数据结构。...geopandas安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...图32 geopandas自带世界地图   查看其表格内容: ? 图33   使用.loc+条件筛选选择数据: ? 图34   使用.iloc选择数据: ?...图37   以上就是本文全部内容,如有笔误望指出,系列文章下一篇详细介绍geopandas投影坐标系管理,敬请期待。

    2.8K20

    geopandas,用python画地图原来这么简单!

    数据类型,所以geopandas也有两种数据类型: GeoSeries GeoDataFrame 它们继承了pandas数据结构大部分方法。...你可以把这两个数据结构当作地理空间数据存储器,shapefile文件pandas呈现。 Shapefile文件用于描述几何体对象:,折线与多边形。...GeoDataFrame是包含GeoSeries数据结构,它是多列,但其中一列必然是GeoSeries列,这个GeoSeries列被称作GeoDataFrame几何列。...比如:人口pop_est、大洲continent、国家名字name等 world.plot()则是GeoDataFrame变成图形展示出来,得到世界地图: 假如说,我只想显示每个地区中心,像这样...() world.centroid返回一个GeoSeries,里面包含每个地区中心空间数据

    3K20

    左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图

    今天要讲解主角是R语言中sf包和Pythongeopandas库。...巧合是,pythongeopandas用了同样 技术来简化空间数据可视化复杂度,其核心理念也是通过压缩单个地理多边形为一个Simple Features,使得所有的地理多边形与其属性信息严格对齐...也许以上描述过于抽象,因为涉及到到内容比较深入,我实在是不知道该如何把这些内容通俗易懂,接下来会使用图片辅助演示。...) #从SP(空间数据对象)剥离地理多边形边界信息和多边形属性信息 x<-china_map@data xs<-data.frame(id=row.names(x),x) china_map_data...geopandas包同时支持导入shp素材和json素材,导入之后得数据结构与R语言中得sf导入之后得结构是一致得,地理多边形边界信息都被压缩成了一个非常整齐列表存储,列表内每一个单独子项目都代表着一个多边形

    2.1K40

    在模仿精进数据可视化01:国内38城居住自由指数

    ,发布了「2020 新一线城市居住报告」: 图1 而在这个报告中有几张数据可视化作品还是比较可圈可点,作为(在模仿精进数据可视化)系列文章开篇之作,我基于我观察原始数据可视化作品进而构思出方式...2.2.1 构建坐标系统 因为极坐标系参考线非常类似俯视南北极点所看到经纬线,因此我们可以利用地图学坐标参考系里「正射投影」(Orthographic),可以理解为纯粹半球: 图4 我们只需要设定中心参数在南极点或北极点...,再配合简单经纬度相关知识就可以伪造出任意经纬线,再利用geopandas投影变换向设定好「正射投影」进行转换,再作为平面坐标进行绘图即可。...,接下来我们需要将原作品中所展现3种指标数据换为3条样式不同折线。...利用下面的函数实现0-100向-90到-80线性映射: 图8 接下来我们就来为每个指标构造线与散部分矢量数据,并在统一换坐标参考系到「正射投影」之后叠加到之前图像上: # 为每个城市生成1条经线

    85530
    领券