Python与GIS：使用GeoPandas和Shapely进行地理空间数据处理和分析 大家好！今天我们来深入探讨如何使用Python生态系统中的两个强大工具——GeoPandas和Shapely，进行地理空间数据的处理和分析。GIS（Geographic Information System，地理信息系统）在现代数据科学中扮演着越来越重要的角色，而Python以其易用性和丰富的库支持，成为了GIS分析的首选语言。 一、GIS数据基础与概念 在开始编码之前，我们需要了解一些基本的GIS概念： 几何对象（Geometry Objects）： 这是GIS数据的基本构建块，用于表示地球上的各种地理实体。常见的几何对象包括： 点（Point）： 表示一个单独的位置，例如城市中心或测量站。 线（LineString）： 表示一系列有序的点，连接起来形成一条线，例如道路或河流。 面（Polygon）： 表示一个封闭的区域，由一系列线段构成，例如国家边界或湖泊。 多点（MultiPoint）： 表示多个点的集合。 多线（MultiLineString）： 表示多条线的集合。 多面（MultiPoly …
Python的`GeoPandas`：如何使用`GeoPandas`进行地理空间数据处理和分析。
Python的GeoPandas：地理空间数据处理和分析 大家好！今天我们来深入探讨一下GeoPandas，一个Python库，它极大地简化了地理空间数据的处理和分析。GeoPandas是Pandas的扩展，它增加了对地理数据的支持，让我们能够像处理表格数据一样处理地图数据。 1. GeoPandas基础：GeoSeries和GeoDataFrame GeoPandas的核心是两个新的数据结构：GeoSeries和GeoDataFrame。 GeoSeries: 类似于Pandas的Series，但每个元素都是一个几何对象（例如点、线、多边形）。这些几何对象由Shapely库提供。 GeoDataFrame: 类似于Pandas的DataFrame，但增加了一个特殊的列，称为“几何列”（geometry column），其中包含GeoSeries对象。这个几何列定义了每个行的地理位置。 首先，确保你已经安装了GeoPandas及其依赖项。如果没有，可以使用pip安装： pip install geopandas 现在，让我们创建一个简单的GeoSeries： import geopan …