Stai creando lo shapefile dal dataframe di Pandas?

Mi piacerebbe costruire uno shapefile da un Pandas Data Frame usando le righe lon e lat.

Ho un file CSV e lo elaboro con Panda per creare un frame di dati che è più facile da gestire

È possibile farlo senza fare un giro riga per riga?

Un po 'in ritardo ma forse utile anche per gli altri. Sì, questo può essere fatto con shapelye geopandas.

Supponiamo che il tuo frame di dati panda assomigli a questo:

import pandas as pd
data = [
        {'some_attribute': 'abc', 'lat': '50.1234', 'lon': '10.4023'},
        {'some_attribute': 'def', 'lat': '40.5678', 'lon': '8.3365'},
        {'some_attribute': 'ghi', 'lat': '60.9012', 'lon': '6.2541'},
        {'some_attribute': 'jkl', 'lat': '45.3456', 'lon': '12.5478'},
        {'some_attribute': 'mno', 'lat': '35.7890', 'lon': '14.3957'},
        ]

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

=>

       lat      lon some_attribute
0  50.1234  10.4023            abc
1  40.5678   8.3365            def
2  60.9012   6.2541            ghi
3  45.3456  12.5478            jkl
4  35.7890  14.3957            mno

Innanzitutto, assicurati che geopandase shapelysiano installati correttamente, che a volte non è facile perché presentano alcune dipendenze (ad esempio GEOS e GDAL). Se non funziona al primo tentativo tramite pip install geopandas shapely, cerca l'errore su Google o StackOverflow / Gis.Stackexchange perché molto probabilmente ci sarà una risposta disponibile per risolvere il problema.

Quindi, si tratta solo di creare una nuova colonna geometrica nel tuo frame di dati che combina i valori lat e lon in un shapely Point()oggetto. Si noti che il Point()costruttore prevede una tupla di valori float, quindi è necessario includere la conversione se i tipi di colonna della colonna del dataframe non sono già impostati su float.

from shapely.geometry import Point

# combine lat and lon column to a shapely Point() object
df['geometry'] = df.apply(lambda x: Point((float(x.lon), float(x.lat))), axis=1)

Ora converti il ​​DataFrame di Panda in a GeoDataFrame. Il costruttore geopandas si aspetta una colonna geometrica che può consistere in oggetti geometrici ben fatti, quindi la colonna che abbiamo creato va bene:

import geopandas
df = geopandas.GeoDataFrame(df, geometry='geometry')

Per scaricare questo GeoDataFrame in uno shapefile, usa il to_file()metodo geopandas (anche altri driver supportati da Fiona come GeoJSONdovrebbero funzionare):

df.to_file('MyGeometries.shp', driver='ESRI Shapefile')

E questo è l'aspetto del file di forma risultante quando visualizzato con QGIS :

Per ArcMap è necessario definire la proiezione prima di esportare in Shapefile.

import geopandas
df = geopandas.GeoDataFrame(df, geometry='geometry')

# proj WGS84

df.crs= "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs"

df.to_file('MyGeometries.shp', driver='ESRI Shapefile')