问题标签 [geopandas]

我有两个 x 数组数据集。

• 一个被称为具有变量foo的维度。 x,y,timea,b,c,d
• 第二个被称为bar是时间序列分析的结果foo。
  • 这只有尺寸x,y和单个变量e，其中所有值e都介于0和之间1。

我想bar用来过滤或限制x,y,time正在处理的数据条目的数量foo。此处仅应考虑 x,y,time's with e > 0.8at each 。x.y

我对 X-arrays 还是很陌生。我的问题是，以某种方式与或相交两个 xarray 数据集并期望更小的数据集的“集合操作”心态是否是推理 x-array 的一种现实方法？

这是我到目前为止所拥有的。

foo = loadDataset()
bar = perform_timeseries_analysis()
filtered_bar = bar > 0.8
#TODO: Use bar to reduce the size of foo

我似乎无法将 mssql 空间字段直接导入 geopandas。我可以使用 Pymssql 将普通的 mssql 表导入到 pandas 中而不会出现问题，但我无法找到将空间字段导入形状几何的方法。我知道 mssql 的 OGR 驱动程序应该能够处理它，但我对 sql 的熟练程度不足以解决这个问题。这对于线和多边形来说更成问题，因为点可以从 mssql 字段转换为 x 和 y 坐标。谢谢！

我想使用 python / 计算一个点和一个国家的边界​​之间的距离shapely。它应该可以正常工作 point.distance(poly) 例如此处演示Find Coordinate of Closest Point on Polygon Shapely但使用geopandas我面临的问题是： 'GeoSeries' object has no attribute '_geom'

我处理数据有什么问题？我的边界数据集来自http://www.gadm.org/

我有一个几何字段设置为单个（x，y）的geopandas数据框。然后我有第二个数据框，其中几何字段设置为某个多边形和其他一些信息。例如：APointB

和

仅当 in 的点位于 in的多边形内时，如何将新列添加到AwithB的字段？infoAB

我想最终得到类似的东西

我试图在 GeoPandas 中找到两个多边形的并集，并输出一个几何图形，该几何图形包含两个多边形的点作为其顶点。该geopandas.overlay函数为每个单独的联合提供了多边形，但我想要一个多边形。

就上下文而言，我使用它来将两个行政区域组合成一个区域（即包括一个国家内的城镇区）。

以下示例来自 geopandas 网站并说明了我想要的内容：

没有一个输出几何是我所期望的，如下所示：

首先，如何使用 GeoPandas 或 shapely poly_union从输入多边形 ( df1, ) 输出上述多边形 ( )？df2

poly_union其次，与我要查找的几何 ( ) 相关的正确命名法是什么？我将其称为“联合”，但我发现的每个涉及“联合”的示例都不会输出此几何图形。

注意：此示例似乎也不输出单个多边形：

我有这个 GeoPandas 数据帧，它来自merge一个shapefile（加载了 GeoPandas）和一个 Pandas 数据帧（包含我想要绘制的数据）。

给出：

根据 GeoPandas 文档（此处：http ://geopandas.readthedocs.io/en/stable/mapping.html和gpd.plot函数文档），如果我想绘制叶绿体图，我应该这样做：

但这会产生以下错误：

我不确定需要做什么才能matplotlib使用GeoPandas？

我想根据一列点的第一个坐标值（即 x 值）对 geopandas 数据框进行子集化。

因此，鉴于上述数据，我想检查第一个坐标是否大于 3（例如），因此这将返回一个数组，[False, True, False]以便我可以对原始数据帧进行子集化。

我安装geopandas了

其中安装了libgdal, libnetcdf, fiona,geopandas和kealib一堆其他软件包。

导入给了我一个冲突libnetcdf，所以我尝试了：

原来的错误消失了，但是现在当我尝试 import 时geopandas，fiona要求给出了错误。这是回溯：

谢谢！

我有两组带有多边形的 shapefile。一组 shapefile 只是我感兴趣的美国县，这因公司和年份而异。另一组 shapefile 是公司的业务领域，当然这因公司和年份而异。我需要每年为每个公司获取这两层的交集。到目前为止，函数 overlay(df1, df2, how = 'intersection') 实现了我的目标。但是每个公司年需要大约 300 秒。鉴于我有很长的公司名单和很多年，这需要我几天时间才能完成。有什么方法可以提高这个性能吗？

我注意到，如果我在 ArcGIS 中执行相同的操作，则 300 秒会缩短到几秒钟。但我是 ArcGIS 的新用户，对其中的 python 还不熟悉。

我正在测试 geopandas 库以进行一个简单的练习：在地图上显示几个点，然后在上面叠加一个大圆圈以使用差异方法删除其中的一部分。

为了检查转换是否正常，我使用 iPython 笔记本来查看我的不同层。

所以，这是我操作的开始：

然后，为了看到我的观点，我只写了：

结果如下：

那太好了。现在我只想在这一层中添加一个半径较大的点。我试过这个：

然后，我只是认为这些命令就足够了：

但我的笔记本不是图形显示，而是返回：

到目前为止，我还没有发现有什么问题......