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ポイントといくつかの関連データを含むgeodataframeがあります。geopandasを使用して地図上にプロットし、ポイントのサイズをgeodataframeの列の1つに対応させます。 これまでのところ、私は次のコードを持っています： base = world.plot(color='white', figsize=(20,10)) geo_df.plot(ax=base, marker='.', color='red', markersize = geo_df['Pop_2005']) plt.xlim([-85, -60]) plt.ylim([-5, 12.5]); しかし、次のエラーが発生します。 TypeError: cannot convert the series to <class 'float'> 何か案は？

10 python  geopandas  matplotlib  pandas 

このhttp://tinyurl.com/odfbanuのような本当に単純なシェープファイルを少しラスタライズする必要があります。これは、米国のシェープファイルクーティン郡です。GDALRasterizeLayerはすべてのポリゴンをラスターに書き込みませんか？しかし、Giopandasやfionaを使用して、tiffの記述部分にrastraioを使用する方法があるかどうか疑問に思っていました。 したがって、私の目標は、ラスタライズして、共通の値（例ではLSAD）を共有するすべてのポリゴンに値を割り当てることです。 だから私はスレッドでshongololoに触発されたコードの最初を書きました： Pythonで属性に基づいてポリゴンをディゾルブします（シェイプリー、フィオナ）？。 from geopandas import GeoDataFrame name_in = 'cb_2013_us_county_20m.shp' #Open the file with geopandas counties = GeoDataFrame.from_file(name_in) #Add a column to the Geodataframe containing the new value for i in range (len(counties)): LSAD = counties.at[i,'LSAD'] if LSAD == 00 : counties['LSAD_NUM'] == 'A' elif LSAD == 03 : …

10 python-2.7  fiona  geopandas 

歴史的な航空写真を切り抜いています。これらの写真は、端に大きな黒い領域があります（値0）。ただし、値が0の有効なデータもあります。私が使用しているワークフローは： rasterioでラスターを読み込む rasterio.features.shapes（）を使用してラスターをポリゴン化します 値が0でサイズが5000平方メートルを超えるポリゴンを特定する 元の画像をポリゴンでマスクし、反転マスクを実行します これが単一の画像をマスクするための私の現在のコードです： import rasterio from rasterio import features from rasterio import mask import json import geopandas as gpd results = [] final_results = [] with rasterio.open(r"C:\1927_oahu\tif\_Line1_6to8_0.tif") as src: src_meta = src.meta src_affine = src_meta.get("transform") band = src.read(1) for geometry, raster_value in features.shapes(band, transform=src_affine): if raster_value == …

8 geojson  osgeo  geopandas  rasterio 

複数の異なるエンティティがたどるパスに沿ったポイントを表すX、Y座標のデータフレームがあります。ここでは疑似データですが、おおよその形式です： entity_id lat lon time 1001 34.5 14.2 4:55 pm 1001 34.7 14.5 4:58 pm 1001 35.0 14.6 5.03 pm 1002 27.1 19.2 2:01 pm 1002 27.4 19.3 2:08 pm 1002 27.4 19.9 2:09 pm 私がしたいことはentity_id、これらのポイントをでグループ化し、ポイントを順番に並べて、LineStringそれぞれのオブジェクトを作成することですentity_id。出力は、それぞれがに対応する複数のライン/パスになりますentity_id。 これを行うにはentity_id、各ポイントをループentity_idし、ここに記載されている手順を使用しますが、GeoPandasまたはShapelyを利用してこれを行うためのより高速で効率的な方法はありgroupbyますか？

8 linestring  shapely  geopandas  points-to-line 

機能が重複しているシェープファイルがあります。それらをgeopandasとマージする簡単な方法はありますか？ 格好良い方法を見つけましたが、ジオパンダと直接やりたいです。

8 overlapping-features  geopandas 

残念ながら、ジオパンダのプロットは非常に遅く、多くのリソースを必要とするため、プロットには代わりにmatplotlibを使用したいと思います。 純粋なフィオナを使用してシェープファイルを開いて読み取る場合、matplotlibパッチとしてポリゴンを抽出するのに問題はありませんが、今度はgeopandasデータフレームを使用してmatplotlibポリゴンを取得します。 私は現在次のようなものを使用しています： with FI.open(df_map_elements, 'r') as layer: for element in layer: key = int(element['id']) if key not in dict_mapindex_mpl_polygon.keys(): dict_mapindex_mpl_polygon[key]=[] for tp in element['geometry']['coordinates']: q = np.array(tp) polygon = Polygon(q) # matplotlib Polygon NOT Shapely matplotlibでポリゴンをプロットする場合： from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon from matplotlib.collections import …

8 python  shapefile  fiona  matplotlib  geopandas 

私は、論文の研究に大きな可能性を秘めたいくつかのPythonパッケージを実験しています。私はほとんどすべてのためのパンダを使用しているので、geopandasは（パッケージの機能の範囲内の）空間データを扱うための自然な選択だった、とのインタラクティブな性質foliumはある...甘いです。 いずれにせよ、私が作成したマップを、IPython Notebookを使用していない、またはIPython Notebookに精通していない他の人々と共有できるようにしたいと思っています。私のテストケースは、DCの交通カメラの位置をプロットしています。（シェープファイルは、ディストリクト情報の新しい成長中のソースであるopendatadc.orgを介してDCGISによって一般に提供されます。）ノートブックビューアは明白な選択のように見えましたが、私のレンダリングされた要点からわかるように、マップは1）静的です、および2）最終的な形式でのみ表示されます。（マーカーは最初のマップに表示されていても、最後のマップまで追加されませんでした。） 次に、インタラクティブなグラフィックスのためにMike Bostockの素晴らしいビューアbl.ocks.orgを活用できると思いました。ただし、マップがインタラクティブになっている間、マーカーが消えているため、何か不足しています。 誰かがこの問題に遭遇しましたか？どんな助けでも確かにいただければ幸いです。

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