数据结构#

GeoPandas 实现了两种主要数据结构，一个 GeoSeries 和一个 GeoDataFrame。这些分别是 pandas.Series 和 pandas.DataFrame 的子类。

地理系列#

A GeoSeries 本质上是一个向量，其中向量中的每个条目是一组对应于一个观察的形状。一个条目可以只包含一个形状（例如一个单独的多边形）或者多个形状，可视为一个观察（例如组成夏威夷州的多个多边形或像印度尼西亚这样的国家）。

GeoPandas 有三种基本的几何对象类（实际上是 Shapely 对象）：

点 / 多点
线 / 多线
多边形 / 多重多边形

请注意，所有的GeoSeries中的条目不需要是相同的几何类型，尽管如果不是这种情况，某些导出操作将会失败。

属性和方法概述#

GeoSeries 类实现了 Shapely 对象几乎所有的属性和方法。当应用于 GeoSeries 时，它们将对系列中的所有几何形状逐元素应用。二元操作可以在两个 GeoSeries 之间应用，此时操作是逐元素进行的。这两个系列将通过匹配索引进行对齐。二元操作也可以应用于单个几何形状，此时操作将对系列中与该几何形状对应的每个元素进行。在任一情况下，将根据需要返回一个 Series 或 GeoSeries。

这里简要总结了一些GeoSeries的属性和方法，完整列表可以在GeoSeries API参考中找到。还有一系列方法可以通过扩展现有形状或应用诸如“并集”的集合操作来创建新形状，如几何操作中所述。

属性#

area: 形状面积（投影单位 - 见 projections）
bounds: 每个形状在每个轴上的最大和最小坐标的元组
total_bounds: 整个 GeoSeries 每个轴的最大和最小坐标的元组
geom_type: 几何类型。
is_valid: 测试坐标是否形成一个合理的几何形状，符合简单特征访问标准。

基本方法#

distance(): 返回 Series，每个条目到 other 的最小距离
centroid: 返回 GeoSeries 的质心
representative_point(): 返回GeoSeries的点，这些点保证在每个几何图形内。它不返回质心。
to_crs(): 更改坐标参考系统。请参阅投影
plot(): 绘制 GeoSeries. 参见映射.

关系测试#

geom_equals_exact(): 形状是否与 other 相同（至指定小数位的容差）
contains(): 是形状包含在 other 内
intersects()：形状是否与 other 相交

地理数据框架#

一个 GeoDataFrame 是一个包含 GeoSeries 的表格数据结构。

GeoDataFrame最重要的属性是它总是有一列GeoSeries，它具有特殊的地位 - “活动几何列”。当空间方法应用于GeoDataFrame（或调用像area这样的空间属性）时，这些操作将始终作用于活动几何列。

活动几何列 - 无论对应的 GeoSeries 叫什么名字 - 都可以通过 geometry 属性 (gdf.geometry) 进行访问，几何列的名称可以通过输入 gdf.geometry.name 或 gdf.active_geometry_name 来找到。

一个 GeoDataFrame 也可以包含其他带有几何（shapely）对象的列，但一次只能有一列是活动几何列。要更改哪个列是活动几何列，请使用 GeoDataFrame.set_geometry() 方法。

一个使用来自 geodatasets 的 geoda.malaria 数据集的示例，包含哥伦比亚的县：

In [1]: import geodatasets

In [2]: colombia = geopandas.read_file(geodatasets.get_path('geoda.malaria'))

In [3]: colombia.head()
Out[3]: 
   ID      ADM0  ... RP2005                                           geometry
0   1  COLOMBIA  ...  61773  POLYGON ((-71.32639 11.84789, -71.33579 11.855...
1   2  COLOMBIA  ...  36465  POLYGON ((-72.42191 11.79824, -72.4198 11.795,...
2   3  COLOMBIA  ...  18368  POLYGON ((-72.1891 11.5242, -72.1833 11.5323, ...
3   4  COLOMBIA  ...   7566  POLYGON ((-72.638 11.3679, -72.6259 11.3499, -...
4   5  COLOMBIA  ...   9343  POLYGON ((-74.77489 10.93158, -74.7753 10.9338...

[5 rows x 51 columns]

# Plot countries
In [4]: colombia.plot(markersize=.5);

当前名为“geometry”的列包含县边界，是活跃的几何列：

In [5]: colombia.geometry.name
Out[5]: 'geometry'

您还可以将此列重命名为“borders”：

In [6]: colombia = colombia.rename_geometry('borders')

In [7]: colombia.geometry.name
Out[7]: 'borders'

现在，您创建了质心并使其成为几何体：

In [8]: colombia['centroid_column'] = colombia.centroid

In [9]: colombia = colombia.set_geometry('centroid_column')

In [10]: colombia.plot();

注意：一个 GeoDataFrame 通过名称跟踪活动列，因此如果您更改活动几何列的名称，您还必须重置几何：

gdf = gdf.rename(columns={'old_name': 'new_name'}).set_geometry('new_name')

注意 2： 有些混淆的是，默认情况下，当您使用 read_file() 命令时，来自文件的包含空间对象的列默认命名为“geometry”，并将被设置为活动几何列。然而，尽管对列的名称和跟踪活动列的特殊属性的名称使用相同术语，但它们是不同的。您可以轻松地通过 set_geometry() 命令将活动几何列切换到不同的 GeoSeries 。此外，gdf.geometry 将始终返回活动几何列，而不是名为 geometry 的列。如果您希望调用名为“geometry”的列，并且不同的列是活动几何列，请使用 gdf['geometry']，而不是 gdf.geometry。

属性和方法#

对GeoSeries描述的任何属性调用或方法都可以在GeoDataFrame上使用——它们只是应用于活动的几何列GeoSeries。

然而， GeoDataFrames 也有一些额外的方法用于：

显示选项#

GeoPandas具有一个options属性，包含全局配置属性：

In [11]: import geopandas

In [12]: geopandas.options
Out[12]: 
Options(
  display_precision: None [default: None]
      The precision (maximum number of decimals) of the coordinates in the
      WKT representation in the Series/DataFrame display. By default (None),
      it tries to infer and use 3 decimals for projected coordinates and 5
      decimals for geographic coordinates.
  use_pygeos: False [default: False]
      Deprecated option previously used to enable PyGEOS. It will be removed
      in GeoPandas 1.1.
  io_engine: None [default: None]
      The default engine for ``read_file`` and ``to_file``. Options are
      'pyogrio' and 'fiona'.
  )

可使用 geopandas.options.display_precision 选项控制几何列中坐标显示的小数位数。在上面的 colombia 示例中，默认显示 5 位小数的地理坐标：

In [13]: colombia['centroid_column'].head()
Out[13]: 
0    POINT (-71.74594 12.00885)
1    POINT (-72.56514 11.58174)
2    POINT (-72.35203 11.32204)
3    POINT (-73.14121 11.15251)
4    POINT (-74.64555 10.88454)
Name: centroid_column, dtype: geometry

如果你想更改这个，例如查看更多小数位，可以这样做：

In [14]: geopandas.options.display_precision = 9

In [15]: colombia['centroid_column'].head()
Out[15]: 
0    POINT (-71.745940217 12.008854228)
1    POINT (-72.565144214 11.581744777)
2    POINT (-72.352030378 11.322036612)
3      POINT (-73.1412073 11.152507044)
4    POINT (-74.645551117 10.884543716)
Name: centroid_column, dtype: geometry