Python（shapely、fiona）を使用して属性に基づいてポリゴンを溶解しますか？

私は、QGISが機能を「溶解」するのと基本的に同じことを行う関数を作成しようとしています。私はそれは非常に簡単だと思ったが、明らかにそうではない。だから、私が集めたものから、フィオナとshapelyの使用がここでの最良の選択肢であるはずです。ベクターファイルをいじり始めたばかりなので、この世界は私にとってもPythonにとっても新しいものです。

これらの例では、http： //tinyurl.com/odfbanuでここに設立された郡のシェープファイルを使用して います

：今の私の最善の方法は、に基づいて、以下の通りであるhttps://sgillies.net/2009/01/27/a-more-perfect-union-continued.html。それはうまく機能し、52の状態のリストをShapelyジオメトリとして取得します。この部分を行うためのより簡単な方法がある場合は、お気軽にコメントしてください。

from osgeo import ogr
from shapely.wkb import loads
from numpy import asarray
from shapely.ops import cascaded_union

ds = ogr.Open('counties.shp')
layer = ds.GetLayer(0)

#create a list of unique states identifier to be able
#to loop through them later
STATEFP_list = []
for i in range(0 , layer.GetFeatureCount()) :
    feature = layer.GetFeature(i)
    statefp = feature.GetField('STATEFP')
    STATEFP_list.append(statefp)

STATEFP_list = set(STATEFP_list)

#Create a list of merged polygons = states 
#to be written to file
polygons = []

#do the actual dissolving based on STATEFP
#and append polygons
for i in STATEFP_list : 
    county_to_merge = []
    layer.SetAttributeFilter("STATEFP = '%s'" %i ) 
    #I am not too sure why "while 1" but it works 
    while 1:
        f = layer.GetNextFeature()
        if f is None: break
        g = f.geometry()
        county_to_merge.append(loads(g.ExportToWkb()))

    u = cascaded_union(county_to_merge)
    polygons.append(u)

#And now I am totally stuck, I have no idea how to write 
#this list of shapely geometry into a shapefile using the
#same properties that my source.

だから文章は本当に私が見たものからまっすぐではありません、私は本当に国に溶解するだけで同じシェープファイルが欲しいだけです、私は属性テーブルの多くさえ必要としませんが、ソースから新しく作成されたシェープファイルへ。

fionaで書くためのコードがたくさん見つかりましたが、自分のデータで動作させることはできません。Shapelyジオメトリをシェープファイルに書き込む方法の例 ：

from shapely.geometry import mapping, Polygon
import fiona

# Here's an example Shapely geometry
poly = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (0, 0)])

# Define a polygon feature geometry with one attribute
schema = {
    'geometry': 'Polygon',
    'properties': {'id': 'int'},
}

# Write a new Shapefile
with fiona.open('my_shp2.shp', 'w', 'ESRI Shapefile', schema) as c:
    ## If there are multiple geometries, put the "for" loop here
    c.write({
        'geometry': mapping(poly),
        'properties': {'id': 123},
    })

ここでの問題は、ジオメトリのリストで同じことを行う方法と、ソースと同じプロパティを再作成する方法です。

質問はフィオナとシェイプリーに関するものであり、 GeoPandasを使用する他の答えはパンダについても知っている必要があります。さらに、GeoPandasはFionaを使用してシェープファイルを読み書きします。

ここではGeoPandasのユーティリティについては質問しませんが、標準モジュールitertoolsを使用して、特にコマンドgroupbyを使用して直接Fionaで実行できます（「簡単に言うと、groupbyはイテレータを取得し、メインのイテレータの「キー」で。これはもちろん、ソースイテレータ全体をメモリに読み込まずに行われます」（itertools.groupby）。

STATEFPフィールドで色付けされた元のシェープファイル

from shapely.geometry import shape, mapping
from shapely.ops import unary_union
import fiona
import itertools
with fiona.open('cb_2013_us_county_20m.shp') as input:
    # preserve the schema of the original shapefile, including the crs
    meta = input.meta
    with fiona.open('dissolve.shp', 'w', **meta) as output:
        # groupby clusters consecutive elements of an iterable which have the same key so you must first sort the features by the 'STATEFP' field
        e = sorted(input, key=lambda k: k['properties']['STATEFP'])
        # group by the 'STATEFP' field 
        for key, group in itertools.groupby(e, key=lambda x:x['properties']['STATEFP']):
            properties, geom = zip(*[(feature['properties'],shape(feature['geometry'])) for feature in group])
            # write the feature, computing the unary_union of the elements in the group with the properties of the first element in the group
            output.write({'geometry': mapping(unary_union(geom)), 'properties': properties[0]})

結果

さまざまな機能を扱い、一括操作を実行するには、GeoPandasを強くお勧めします。

Pandasデータフレームを拡張し、ボンネットの下で格好良く使用します。

from geopandas import GeoSeries, GeoDataFrame

# define your directories and file names
dir_input = '/path/to/your/file/'
name_in = 'cb_2013_us_county_20m.shp'
dir_output = '/path/to/your/file/'
name_out = 'states.shp'

# create a dictionary
states = {}
# open your file with geopandas
counties = GeoDataFrame.from_file(dir_input + name_in)

for i in range(len(counties)):
    state_id = counties.at[i, 'STATEFP']
    county_geometry = counties.at[i, 'geometry']
    # if the feature's state doesn't yet exist, create it and assign a list
    if state_id not in states:
        states[state_id] = []
    # append the feature to the list of features
    states[state_id].append(county_geometry)

# create a geopandas geodataframe, with columns for state and geometry
states_dissolved = GeoDataFrame(columns=['state', 'geometry'], crs=counties.crs)

# iterate your dictionary
for state, county_list in states.items():
    # create a geoseries from the list of features
    geometry = GeoSeries(county_list)
    # use unary_union to join them, thus returning polygon or multi-polygon
    geometry = geometry.unary_union
    # set your state and geometry values
    states_dissolved.set_value(state, 'state', state)
    states_dissolved.set_value(state, 'geometry', geometry)

# save to file
states_dissolved.to_file(dir_output + name_out, driver="ESRI Shapefile")

@geneの回答の補遺として、複数のフィールドでディゾルブする必要があるため、複数のフィールドを処理するようにコードを修正しました。以下のコードはoperator.itemgetter、複数のフィールドでグループ化するために利用します。

# Modified from /gis//a/150001/2856
from shapely.geometry import shape, mapping
from shapely.ops import unary_union
import fiona
import itertools
from operator import itemgetter


def dissolve(input, output, fields):
    with fiona.open(input) as input:
        with fiona.open(output, 'w', **input.meta) as output:
            grouper = itemgetter(*fields)
            key = lambda k: grouper(k['properties'])
            for k, group in itertools.groupby(sorted(input, key=key), key):
                properties, geom = zip(*[(feature['properties'], shape(feature['geometry'])) for feature in group])
                output.write({'geometry': mapping(unary_union(geom)), 'properties': properties[0]})


if __name__ == '__main__':
    dissolve('input.shp', 'input_dissolved.shp', ["FIELD1", "FIELD2", "FIELDN"))