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1 简介
就在几天前,geopandas
释放了其最新正式版本0.9.0
,作为一次比较大的版本更新,geopandas
为我们带来了一系列新特性,今天的文章我们就来一起看看有哪些主要的功能变化吧~
图1
2 geopandas 0.9.0重要新特性一览
出于对稳定性的考虑,我选择新建虚拟环境来探索新版本geopandas
,完整命令如下(顺便一提,0.9.0
版本最低支持的Python
版本为3.5
):
conda create -n geopandas-env python=3.7 -c https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge -y
conda activate geopandas-env
conda install geopandas=0.9.0 -c https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge -y
2.1 read_file可直接读取存放单个矢量文件的zip压缩包
在以前的版本中,当我们的矢量文件存放在zip
压缩包内时,使用gpd.read_file()
直接读取时需要传入特殊格式的zip
路径表达式(详见我以前撰写的geopandas
系列教程文件IO篇),但在0.9.0
版本中,当你的zip
压缩包内只有单一图层的文件时,直接就可读取:
图2
2.2 新增对wkt与wkb格式的直接支持
在以前版本的geopandas
中,是没有直接的API
来与wkt/wkb
格式进行交互的,往往需要配合shapely
中的相关功能。
而在这次的更新中针对GeoSeries
对象新增了from_wkt()
、from_wkb()
、to_wkt()
以及to_wkb()
四种方法,使得我们直接就可以轻松完成格式转换:
图3
2.3 新增高度z属性
在以前版本中,我们可以对点要素构成的GeoSeries
或GeoDataFrame
提取x
与y
坐标属性,而在这次的更新中,额外新增了对高度z
属性的支持:
图4
2.4 dissolve()方法新增无字段依赖模式
我在geopandas
系列教程空间计算篇(上)带大家学习过用于对不同记录行矢量要素,按照某列或多列进行矢量融合的方法dissolve()
,而新版本中的dissolve()
中的by
参数默认值为None,这时会不依赖任何其他字段,直接把所有记录行矢量要素融合为一行,非常的方便:
图5
2.5 新增estimate_utm_crs()方法自动推断投影坐标系
不管你的GeoDataFrame
或GeoSeries
坐标参考系是什么,只要是合法可解析的,通过geopandas
新版中增加的estimate_utm_crs()
方法,都可以自动帮你推断最合适的经度带对应的横轴墨卡托投影坐标系:
图6
2.6 解决了explode()方法与pandas的冲突
我在geopandas
系列教程空间计算篇(上)中还介绍过与dissolve()
方法相反的explode()
方法,它可以将多要素集合类型的GeoDataFrame
或GeoSeries
自动拆分为每行包含单要素的结果,但熟悉pandas
的小伙伴一定知道在pandas
中有同名方法,用于将元素为数组类型如列表的单行记录拆成单元素构成的多行记录。
而以前版本geopandas
中的explode()
方法是不兼容pandas
的,这意味着如果你既需要多部件矢量要素拆分,又需要按照数组型元素拆分,就得在geopandas
与pandas
的数据结构之间转来转去,但新版本中两者得到了完美兼容~
图7
2.7 绘图无需descartes依赖
用过geopandas
绘制面要素的朋友都知道,以前版本的geopandas
是需要第三方依赖库descartes
,但在0.9.0
版本中再也不需要啦!
图8
除此之外,geopandas
还提供了很多小的新特性,这里就不再一一赘述,感兴趣的读者朋友可以在https://github.com/geopandas/geopandas/releases/tag/v0.9.0
详细查看。
以上就是本文的全部内容,欢迎在评论区与我进行讨论~