如何写一个Python循环将大量坐标转换成GeoJSON LineString格式？

Question

我在 pandas DataFrame 中使用 multi-index 重构了我的数据集，现在它的格式如下。

In [1]: df.head(12)
Out [1]:

为了将其转换为 GeoJSON LineString 格式并在地图上可视化，我需要在每个点和每个点上写一个 Python loop通过数百万个卫星观测点。作为参考，以下示例指定 GeoJSON LineString.

{ type: "LineString", coordinates: [ [ 40, 5 ], [ 41, 6 ] ] }

然而，并非总是如图所示，一条线由前三行的4个点组成，此数据集中特定线的点数是完全随机的，从4到数百不等。

我很困惑如何编写 Python loop 来帮助我使用 multi-index 将我的坐标输入 GeoJSON LineString 类型，例如

In [2]: df.Longitude[1][4]
Out [2]: 128

感谢您的宝贵时间！

Answer 1

groupby 和 to_json 的组合似乎效果很好。

import pandas as pd
import numpy as np
import pprint

arrays = [np.array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4]),
          np.array([1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2])]

df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(12,2), 
                  index=arrays, columns=['Longitude', 'Lattitude'])

dd = {"type":"Feature", 
      "geometry":{"type":"Linestring",
                  "coordinates":None
                 },
      "properties":{"prop0":'red',
                    "prop1":'dashed'
                   }
     }

for _, group in df.groupby(level=0):
    dd["geometry"]["coordinates"] = group.to_json(orient='values')
    pprint.pprint(dd)

输出：

{'geometry': {'coordinates': '[[0,1],[2,3],[4,5]]',
              'type': 'Linestring'},
 'properties': {'prop0': 'red',
                'prop1': 'dashed'},
 'type': 'Feature'}
{'geometry': {'coordinates': '[[6,7],[8,9]]',
              'type': 'Linestring'},
 'properties': {'prop0': 'red',
                'prop1': 'dashed'},
 'type': 'Feature'}
{'geometry': {'coordinates': '[[10,11],[12,13],[14,15],[16,17],[18,19]]',
              'type': 'Linestring'},
 'properties': {'prop0': 'red',
                'prop1': 'dashed'},
 'type': 'Feature'}
{'geometry': {'coordinates': '[[20,21],[22,23]]',
              'type': 'Linestring'},
 'properties': {'prop0': 'red',
                'prop1': 'dashed'},
 'type': 'Feature'}

如何写一个Python循环将大量坐标转换成GeoJSON LineString格式？

How to write a Python loop to convert a large amount of coordinates into the GeoJSON LineString format?

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