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我有一个与这个问题相关的问题：我对 python 比较陌生，现在已经开始在 Kibana 中进行可视化，我是全新的（因为我以前从未使用过它）。现在我有一个像这样的熊猫数据帧地理序列：

    ID      Geometry
0   9417    POLYGON ((229611.185 536552.731, 229611.100 53...
1   3606    POLYGON ((131122.280 460609.117, 131108.312 46...
2   1822    POLYGON ((113160.653 517762.384, 113169.755 51...
3   7325    POLYGON ((196861.725 470370.632, 196869.990 47...
4   9258    POLYGON ((201372.387 579807.340, 201373.195 57...

我想在 kibana 中用这些多边形创建一个地图，但我真的不知道怎么做。我已经阅读了有关 elasticsearch 和 stackoverflow 的不同部分，但我无法将正确的部分放在一起。问题是，在我们的项目中，我们希望在 python 中导入数据，对其进行一些预处理，然后将其导出到 kibana。所以有一个Python - GeoJSON - Elasticsearch [7.6]过程，我发现的所有文献都不包括所有这 3 个资产，所以我不确定如何继续。

我还尝试将文件保存为 GeoJSON，然后通过 Kibana 仪表板将其导入，如本说明所示的地图可视化。当我导入数据时，它不会为我的文件提供索引，因此不会可视化我的任何数据。

我确实读过你如何不能索引整个多边形，但我应该把它分成坐标。我的问题是我找不到在 python 中执行此操作的好方法。我还读到 Elasticsearch 中的索引应该具有正确的地理索引映射。但是，我又一次陷入了从 python 创建这个地理映射的困境。

有人可以帮我:)吗？

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这应该让你开始：

  1. 导入和初始化
import shapely.geometry
import geopandas
from elasticsearch import Elasticsearch
import json

es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])
geoindex = None
  1. 获取或创建索引（+映射，如果需要）
try:
    geoindex = es.indices.get('geoindex')
except Exception:
    geoindex = es.indices.create('geoindex', {
        "mappings": {
            "properties": {
                "polygon": {
                    "type": "geo_shape",
                    "strategy": "recursive"
                }
            }
        }
    })
  1. 转储为 json 并加载回字典（受此启发；我怀疑必须有更清洁的方法）
shapely_polygon = shapely.geometry.Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 0)])
geojson_str = geopandas.GeoSeries([shapely_polygon]).to_json()
  1. 迭代并同步到 ES
for feature in json.loads(geojson_str)['features']:
    es.index('geoindex', { "polygon": {
        "type": "polygon",
        "coordinates": feature['geometry']['coordinates']
    }}, id=feature['id'])
  1. 核实
count = es.count({}, 'geoindex')
print(count)
  1. 可视化
于 2020-04-29T10:45:09.147 回答