如何将具有 python 字典格式的多边形的 CSV 文件转换为 geopandas 可以读入 gpd 数据帧的内容？
How to convert a CSV file having polygons in python dictionary format into something which geopandas can read into a gpd dataframe?
我有一个包含以下格式数据的 csv 文件。我想使用 Python 将其读入边界变为几何的 geopandas 数据框中。我什至不知道从哪里开始。
pincode
city
boundary
110001
New Delhi
[{'lat': 28.645049, 'lng': 77.198277}, {'lat': 28.644902, 'lng': 77.198636}, {'lat': 28.644509, 'lng': 77.199509}, {'lat': 28.644121, 'lng': 77.200294}, {'lat': 28.644081, 'lng': 77.200375}, {'lat': 28.644072, 'lng': 77.200398}, {'lat': 28.643946, 'lng': 77.200706}, {'lat': 28.643773, 'lng': 77.201034}, {'lat': 28.643652, 'lng': 77.201326}, {'lat': 28.643326, 'lng': 77.202113}, {'lat': 28.643051, 'lng': 77.202812}, {'lat': 28.642974, 'lng': 77.203038}, {'lat': 28.642957, 'lng': 77.203042}, {'lat': 28.642939, 'lng': 77.203046}, {'lat': 28.642938, 'lng': 77.203046}, {'lat': 28.642904, 'lng': 77.20306}, {'lat': 28.642872, 'lng': 77.203078}, {'lat': 28.642841, 'lng': 77.203101}, {'lat': 28.642813, 'lng': 77.203128}, {'lat': 28.642788, 'lng': 77.20316}, {'lat': 28.642766, 'lng': 77.203195}, {'lat': 28.642741, 'lng': 77.203252}, {'lat': 28.64273, 'lng': 77.203293}, {'lat': 28.642722, 'lng': 77.203336}, {'lat': 28.64272, 'lng': 77.203379}, {'lat': 28.642721, 'lng': 77.203422}, {'lat': 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28.662428, 'lng': 77.242898}, {'lat': 28.662442, 'lng': 77.242449}, {'lat': 28.662433, 'lng': 77.242232}, {'lat': 28.662449, 'lng': 77.241964}, {'lat': 28.66246, 'lng': 77.241866}, {'lat': 28.662478, 'lng': 77.241788}, {'lat': 28.662505, 'lng': 77.241706}, {'lat': 28.662553, 'lng': 77.24156}, {'lat': 28.662569, 'lng': 77.241462}, {'lat': 28.662572, 'lng': 77.241393}, {'lat': 28.662573, 'lng': 77.241327}, {'lat': 28.662564, 'lng': 77.241268}, {'lat': 28.662559, 'lng': 77.241241}, {'lat': 28.662537, 'lng': 77.241176}, {'lat': 28.662536, 'lng': 77.241174}, {'lat': 28.662597, 'lng': 77.241259}, {'lat': 28.662609, 'lng': 77.241285}, {'lat': 28.662652, 'lng': 77.241379}, {'lat': 28.662681, 'lng': 77.241441}, {'lat': 28.66269, 'lng': 77.241481}, {'lat': 28.662748, 'lng': 77.241731}, {'lat': 28.662763, 'lng': 77.241793}, {'lat': 28.662764, 'lng': 77.241815}, {'lat': 28.662777, 'lng': 77.242034}, {'lat': 28.663038, 'lng': 77.24214}, {'lat': 28.663418, 'lng': 77.242239}, {'lat': 28.663482, 'lng': 77.242256}, {'lat': 28.663141, 'lng': 77.243549}]
从 gis 堆栈交换中得到答案 - https://gis.stackexchange.com/questions/410838/converting-csv-file-with-polygons-in-dictionary-format-into-geodataframe
“我将 CSV 文件读入 Pandas' DataFrame，从边界列中提取数字，转换为形状多边形，将 Pandas df 转换为 GeoPandas gdf”
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon
df = pd.read_csv(r"C:\GIS\data\testdata\latlongs.txt", sep='\t') #Create a pandas dataframe from the csv
df.boundary = df.boundary.str.findall('\d+\.\d+').apply(lambda x: list(map(float, x))) #Extract numbers from boundary string
def givepoly(col):
"""Function to return a shapely polygon from a string of lat and longs"""
return Polygon([[col[i+1], col[i]] for i in range(0, len(col)-1,2)])
df['geometry'] = df.apply(lambda row: givepoly(row['boundary']), axis=1)
df2 = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry', crs="EPSG:4326")
df2.drop('boundary', inplace=True, axis=1) #A shapefile cant have a list as data type
df2.to_file(r"C:\GIS\data\testdata\latlongs.shp")
我有一个包含以下格式数据的 csv 文件。我想使用 Python 将其读入边界变为几何的 geopandas 数据框中。我什至不知道从哪里开始。
| pincode | city | boundary |
|---|---|---|
| 110001 | New Delhi | [{'lat': 28.645049, 'lng': 77.198277}, {'lat': 28.644902, 'lng': 77.198636}, {'lat': 28.644509, 'lng': 77.199509}, {'lat': 28.644121, 'lng': 77.200294}, {'lat': 28.644081, 'lng': 77.200375}, {'lat': 28.644072, 'lng': 77.200398}, {'lat': 28.643946, 'lng': 77.200706}, {'lat': 28.643773, 'lng': 77.201034}, {'lat': 28.643652, 'lng': 77.201326}, {'lat': 28.643326, 'lng': 77.202113}, {'lat': 28.643051, 'lng': 77.202812}, {'lat': 28.642974, 'lng': 77.203038}, {'lat': 28.642957, 'lng': 77.203042}, {'lat': 28.642939, 'lng': 77.203046}, {'lat': 28.642938, 'lng': 77.203046}, {'lat': 28.642904, 'lng': 77.20306}, {'lat': 28.642872, 'lng': 77.203078}, {'lat': 28.642841, 'lng': 77.203101}, {'lat': 28.642813, 'lng': 77.203128}, {'lat': 28.642788, 'lng': 77.20316}, {'lat': 28.642766, 'lng': 77.203195}, {'lat': 28.642741, 'lng': 77.203252}, {'lat': 28.64273, 'lng': 77.203293}, {'lat': 28.642722, 'lng': 77.203336}, {'lat': 28.64272, 'lng': 77.203379}, {'lat': 28.642721, 'lng': 77.203422}, {'lat': 28.642727, 'lng': 77.203465}, {'lat': 28.642714, 'lng': 77.203476}, {'lat': 28.642208, 'lng': 77.203885}, {'lat': 28.6418, 'lng': 77.204208}, {'lat': 28.641751, 'lng': 77.204268}, {'lat': 28.64165, 'lng': 77.204392}, {'lat': 28.641548, 'lng': 77.204517}, {'lat': 28.641419, 'lng': 77.204738}, {'lat': 28.641133, 'lng': 77.205228}, {'lat': 28.640614, 'lng': 77.206148}, {'lat': 28.640608, 'lng': 77.206158}, {'lat': 28.640209, 'lng': 77.206866}, {'lat': 28.639869, 'lng': 77.207467}, {'lat': 28.639591, 'lng': 77.207948}, {'lat': 28.639082, 'lng': 77.208934}, {'lat': 28.638624, 'lng': 77.209698}, {'lat': 28.637515, 'lng': 77.211546}, {'lat': 28.636575, 'lng': 77.213174}, {'lat': 28.636345, 'lng': 77.213604}, {'lat': 28.636171, 'lng': 77.213905}, {'lat': 28.635993, 'lng': 77.214213}, {'lat': 28.635548, 'lng': 77.214964}, {'lat': 28.634743, 'lng': 77.21634}, {'lat': 28.634321, 'lng': 77.217043}, {'lat': 28.63433, 'lng': 77.21705}, {'lat': 28.634399, 'lng': 77.217103}, {'lat': 28.634414, 'lng': 77.217115}, {'lat': 28.63442, 'lng': 77.217119}, {'lat': 28.634514, 'lng': 77.217201}, {'lat': 28.634561, 'lng': 77.217242}, {'lat': 28.634695, 'lng': 77.217374}, {'lat': 28.634803, 'lng': 77.217496}, {'lat': 28.634821, 'lng': 77.217516}, {'lat': 28.634863, 'lng': 77.217569}, {'lat': 28.63494, 'lng': 77.217666}, {'lat': 28.634998, 'lng': 77.217751}, {'lat': 28.635049, 'lng': 77.217825}, {'lat': 28.635151, 'lng': 77.217991}, {'lat': 28.635242, 'lng': 77.218164}, {'lat': 28.635325, 'lng': 77.218343}, {'lat': 28.635397, 'lng': 77.218527}, {'lat': 28.635459, 'lng': 77.218716}, {'lat': 28.63551, 'lng': 77.21891}, {'lat': 28.635551, 'lng': 77.219106}, {'lat': 28.635582, 'lng': 77.219305}, {'lat': 28.635601, 'lng': 77.219506}, {'lat': 28.635609, 'lng': 77.219708}, {'lat': 28.635608, 'lng': 77.219779}, {'lat': 28.635607, 'lng': 77.21986}, {'lat': 28.635606, 'lng': 77.219905}, {'lat': 28.635641, 'lng': 77.219907}, {'lat': 28.6357, 'lng': 77.21991}, {'lat': 28.635792, 'lng': 77.219914}, {'lat': 28.635956, 'lng': 77.219922}, {'lat': 28.635675, 'lng': 77.22104}, {'lat': 28.635632, 'lng': 77.221157}, {'lat': 28.635431, 'lng': 77.221683}, {'lat': 28.636196, 'lng': 77.222265}, {'lat': 28.636403, 'lng': 77.222412}, {'lat': 28.636528, 'lng': 77.222499}, {'lat': 28.637572, 'lng': 77.223245}, {'lat': 28.636794, 'lng': 77.2246}, {'lat': 28.63596, 'lng': 77.226052}, {'lat': 28.635181, 'lng': 77.227409}, {'lat': 28.633703, 'lng': 77.229983}, {'lat': 28.633687, 'lng': 77.230011}, {'lat': 28.632975, 'lng': 77.231229}, {'lat': 28.632533, 'lng': 77.231993}, {'lat': 28.630725, 'lng': 77.235121}, {'lat': 28.630295, 'lng': 77.235864}, {'lat': 28.628896, 'lng': 77.238258}, {'lat': 28.628806, 'lng': 77.238422}, {'lat': 28.628253, 'lng': 77.239422}, {'lat': 28.627821, 'lng': 77.240202}, {'lat': 28.627632, 'lng': 77.240544}, {'lat': 28.627505, 'lng': 77.240714}, {'lat': 28.627345, 'lng': 77.240953}, {'lat': 28.627185, 'lng': 77.241107}, {'lat': 28.627004, 'lng': 77.241164}, {'lat': 28.626479, 'lng': 77.241273}, {'lat': 28.626058, 'lng': 77.240976}, {'lat': 28.625644, 'lng': 77.241703}, {'lat': 28.625362, 'lng': 77.242157}, {'lat': 28.625224, 'lng': 77.242364}, {'lat': 28.625051, 'lng': 77.242598}, {'lat': 28.624772, 'lng': 77.242943}, {'lat': 28.624453, 'lng': 77.243297}, {'lat': 28.624159, 'lng': 77.243608}, {'lat': 28.623799, 'lng': 77.243969}, {'lat': 28.622416, 'lng': 77.24499}, {'lat': 28.621872, 'lng': 77.245377}, {'lat': 28.621419, 'lng': 77.245681}, {'lat': 28.620879, 'lng': 77.245985}, {'lat': 28.620191, 'lng': 77.246274}, {'lat': 28.619254, 'lng': 77.246595}, {'lat': 28.618406, 'lng': 77.246855}, {'lat': 28.616333, 'lng': 77.247535}, {'lat': 28.615878, 'lng': 77.247698}, {'lat': 28.615448, 'lng': 77.247921}, {'lat': 28.615057, 'lng': 77.248204}, {'lat': 28.614618, 'lng': 77.248606}, {'lat': 28.614245, 'lng': 77.249031}, {'lat': 28.613963, 'lng': 77.249455}, {'lat': 28.613734, 'lng': 77.249895}, {'lat': 28.61357, 'lng': 77.250286}, 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{'lat': 28.650576, 'lng': 77.244864}, {'lat': 28.650641, 'lng': 77.245065}, {'lat': 28.650663, 'lng': 77.245119}, {'lat': 28.6507, 'lng': 77.245102}, {'lat': 28.650858, 'lng': 77.245027}, {'lat': 28.651111, 'lng': 77.244928}, {'lat': 28.65132, 'lng': 77.244864}, {'lat': 28.651465, 'lng': 77.244826}, {'lat': 28.651617, 'lng': 77.244798}, {'lat': 28.651924, 'lng': 77.244774}, {'lat': 28.652387, 'lng': 77.244804}, {'lat': 28.653574, 'lng': 77.244905}, {'lat': 28.656209, 'lng': 77.245034}, {'lat': 28.657329, 'lng': 77.245111}, {'lat': 28.65765, 'lng': 77.245072}, {'lat': 28.659213, 'lng': 77.243741}, {'lat': 28.659126, 'lng': 77.24404}, {'lat': 28.659104, 'lng': 77.244231}, {'lat': 28.659099, 'lng': 77.244307}, {'lat': 28.659104, 'lng': 77.244391}, {'lat': 28.659117, 'lng': 77.244476}, {'lat': 28.659253, 'lng': 77.244928}, {'lat': 28.659318, 'lng': 77.244752}, {'lat': 28.659359, 'lng': 77.244661}, {'lat': 28.659402, 'lng': 77.244596}, {'lat': 28.65946, 'lng': 77.244535}, {'lat': 28.659716, 'lng': 77.244388}, {'lat': 28.659866, 'lng': 77.244317}, {'lat': 28.660001, 'lng': 77.24427}, {'lat': 28.660114, 'lng': 77.244239}, {'lat': 28.660265, 'lng': 77.244209}, {'lat': 28.660746, 'lng': 77.244128}, {'lat': 28.660787, 'lng': 77.244128}, {'lat': 28.660818, 'lng': 77.244132}, {'lat': 28.660862, 'lng': 77.244149}, {'lat': 28.660897, 'lng': 77.244111}, {'lat': 28.660942, 'lng': 77.244084}, {'lat': 28.661027, 'lng': 77.24406}, {'lat': 28.661212, 'lng': 77.244041}, {'lat': 28.66127, 'lng': 77.244038}, {'lat': 28.661309, 'lng': 77.244034}, {'lat': 28.661358, 'lng': 77.244018}, {'lat': 28.661397, 'lng': 77.243998}, {'lat': 28.661479, 'lng': 77.24395}, {'lat': 28.661535, 'lng': 77.243922}, {'lat': 28.661588, 'lng': 77.243891}, {'lat': 28.661681, 'lng': 77.243854}, {'lat': 28.661792, 'lng': 77.243794}, {'lat': 28.661949, 'lng': 77.243718}, {'lat': 28.662079, 'lng': 77.243665}, {'lat': 28.662381, 'lng': 77.243539}, {'lat': 28.662393, 'lng': 77.243382}, {'lat': 28.662415, 'lng': 77.243109}, {'lat': 28.662428, 'lng': 77.242898}, {'lat': 28.662442, 'lng': 77.242449}, {'lat': 28.662433, 'lng': 77.242232}, {'lat': 28.662449, 'lng': 77.241964}, {'lat': 28.66246, 'lng': 77.241866}, {'lat': 28.662478, 'lng': 77.241788}, {'lat': 28.662505, 'lng': 77.241706}, {'lat': 28.662553, 'lng': 77.24156}, {'lat': 28.662569, 'lng': 77.241462}, {'lat': 28.662572, 'lng': 77.241393}, {'lat': 28.662573, 'lng': 77.241327}, {'lat': 28.662564, 'lng': 77.241268}, {'lat': 28.662559, 'lng': 77.241241}, {'lat': 28.662537, 'lng': 77.241176}, {'lat': 28.662536, 'lng': 77.241174}, {'lat': 28.662597, 'lng': 77.241259}, {'lat': 28.662609, 'lng': 77.241285}, {'lat': 28.662652, 'lng': 77.241379}, {'lat': 28.662681, 'lng': 77.241441}, {'lat': 28.66269, 'lng': 77.241481}, {'lat': 28.662748, 'lng': 77.241731}, {'lat': 28.662763, 'lng': 77.241793}, {'lat': 28.662764, 'lng': 77.241815}, {'lat': 28.662777, 'lng': 77.242034}, {'lat': 28.663038, 'lng': 77.24214}, {'lat': 28.663418, 'lng': 77.242239}, {'lat': 28.663482, 'lng': 77.242256}, {'lat': 28.663141, 'lng': 77.243549}] |
从 gis 堆栈交换中得到答案 - https://gis.stackexchange.com/questions/410838/converting-csv-file-with-polygons-in-dictionary-format-into-geodataframe
“我将 CSV 文件读入 Pandas' DataFrame，从边界列中提取数字，转换为形状多边形，将 Pandas df 转换为 GeoPandas gdf”
import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon
df = pd.read_csv(r"C:\GIS\data\testdata\latlongs.txt", sep='\t') #Create a pandas dataframe from the csv
df.boundary = df.boundary.str.findall('\d+\.\d+').apply(lambda x: list(map(float, x))) #Extract numbers from boundary string
def givepoly(col):
"""Function to return a shapely polygon from a string of lat and longs"""
return Polygon([[col[i+1], col[i]] for i in range(0, len(col)-1,2)])
df['geometry'] = df.apply(lambda row: givepoly(row['boundary']), axis=1)
df2 = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry', crs="EPSG:4326")
df2.drop('boundary', inplace=True, axis=1) #A shapefile cant have a list as data type
df2.to_file(r"C:\GIS\data\testdata\latlongs.shp")