Python GIS 地理信息数据分析入门:GeoPandas 和 Shapely
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发布时间：2024-09-08 15:50
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时间：2024-10-18 01:58
Python中的GIS地理信息数据分析，GeoPandas和Shapely是数据科学家的重要工具。GeoPandas提供了一种处理shapefiles的便捷方式，将表格数据与几何对象关联，而Shapely则专注于操作和分析平面几何对象，如点、线和多边形。这两个库结合，使得地理空间数据的分析和可视化变得直观和强大。
地理空间数据描述地球表面的特征，如道路网络和建筑物，其矢量形式在导航地图中常见，放大不会失真。光栅数据则以像素网格呈现，如卫星图像，每个像素包含特定的高度或颜色信息。理解坐标参考系统（CRS）至关重要，它定义了地理位置，选择正确的CRS可以避免分析中的错误。
Shapely支持多种几何类型，如定义多个对象的多点、多线和多边形，可以计算距离和交集。GeoPandas的DataFrame扩展了pandas的功能，可以处理地理编码和地图投影。例如，通过geopandas的'naturalearth_lowres'数据集，可以计算国家的人口密度，并通过可视化展示地理分布。
通过案例研究，如约翰-*的霍乱爆发分析，展示了如何使用现代Python工具处理历史地理数据，揭示了地理信息在分析中的实际应用。无论是在分析地理空间数据的语境，还是在操作和可视化上，GeoPandas和Shapely都是不可或缺的伙伴。
