geopandas.GeoDataFrame.to_json

GeoDataFrame.to_json(na='null', show_bbox=False, drop_id=False, to_wgs84=False, **kwargs)

返回GeoDataFrame的GeoJSON表示形式作为字符串。

Parameters:

na{‘null’, ‘drop’, ‘keep’}, default ‘null’

指示如何在GeoDataFrame中输出缺失的（NaN）值。
见下文。

show_bboxbool, optional, default: False

在geojson中包含bbox（边界）

drop_idbool, default: False

是否将GeoDataFrame的索引保留为生成的GeoJSON中的id属性。默认为False，但如果索引只是任意的行号，可以考虑设为True。

to_wgs84: bool, optional, default: False

如果活动几何列上设置了CRS，它将被导出为WGS84 (EPSG:4326)，以符合2016 GeoJSON规范。设置为True以强制重投影，设置为False以忽略CRS。默认为False。

另请参阅

GeoDataFrame.to_file

将 GeoDataFrame 写入文件

笔记

其余的 kwargs 将被传递给 json.dumps()。

GeoDataFrame中的缺失值（NaN）可以表示如下：

• null: 将缺失的条目输出为 JSON null。

• drop: 从特征中移除属性。此操作适用于每个特征，因此特征可以具有不同的属性。

• keep: 将缺失的条目输出为 NaN。

如果GeoDataFrame定义了CRS，其定义将包含在输出中，除非它等于WGS84（默认的GeoJSON CRS）或者无法在URN OGC格式中表示，或者除非指定了to_wgs84=True。

示例

>>> from shapely.geometry import Point
>>> d = {'col1': ['name1', 'name2'], 'geometry': [Point(1, 2), Point(2, 1)]}
>>> gdf = geopandas.GeoDataFrame(d, crs="EPSG:3857")
>>> gdf
    col1     geometry
0  name1  POINT (1 2)
1  name2  POINT (2 1)

>>> gdf.to_json()
'{"type": "FeatureCollection", "features": [{"id": "0", "type": "Feature", "properties": {"col1": "name1"}, "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [1.0, 2.0]}}, {"id": "1", "type": "Feature", "properties": {"col1": "name2"}, "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [2.0, 1.0]}}], "crs": {"type": "name", "properties": {"name": "urn:ogc:def:crs:EPSG::3857"}}}'

或者，您可以将GeoJSON写入文件：

>>> gdf.to_file(path, driver="GeoJSON")