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我刚刚创建了一个非常简单的 geopandas 示例(见下文)。它有效,但我注意到能够拥有世界的自定义部分对我来说很重要。有时德国,有时只有柏林。 (另外,我想按在 geopandas 文件中定义为多边形的区域聚合我拥有的数据,但我将在另一个问题中添加它。)
我怎样才能获得不同的“ basemap ”
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
# 3rd party modules
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import shapely
# needs 'descartes'
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'city': ['Berlin', 'Paris', 'Munich'],
'latitude': [52.518611111111, 48.856666666667, 48.137222222222],
'longitude': [13.408333333333, 2.3516666666667, 11.575555555556]})
gdf = gpd.GeoDataFrame(df.drop(['latitude', 'longitude'], axis=1),
crs={'init': 'epsg:4326'},
geometry=[shapely.geometry.Point(xy)
for xy in zip(df.longitude, df.latitude)])
print(gdf)
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
base = world.plot(color='white', edgecolor='black')
gdf.plot(ax=base, marker='o', color='red', markersize=5)
plt.show()
最佳答案
如 geopandas.datasets.get_path(...)
documentation 中所写,必须执行
>>> geopandas.datasets.available
['naturalearth_lowres', 'naturalearth_cities', 'nybb']
vg2500_geo84/vg2500_krs.shp
的结果看起来像这样:
© Bundesamt für Kartographie und Geodäsie, Frankfurt am Main, 2011 Vervielfältigung, Verbreitung und öffentliche Zugänglichmachung, auch auszugsweise, mit Quellenangabe gestattet.
base.set_aspect(1.4)
,否则看起来不对。值
1.4
通过反复试验发现。
['USE', 'RS', 'RS_ALT', 'GEN', 'SHAPE_LENG', 'SHAPE_AREA', 'geometry']
USE=4
对于所有元素 RS
是一个像 16077 或 01003 RS_ALT
是一个字符串,如 160770000000 或 010030000000 GEN
是一个类似 'Saale-Holzland-Kreis'
的字符串或 'Erlangen'
SHAPE_LENG
是一个像 202986.1998816
这样的浮点数或 248309.91235015
SHAPE_AREA
是一个像 1.91013141e+08
这样的浮点数或 1.47727769e+09
geometry
是一个匀称的几何体 - 主要是多边形 关于maps - 哪些 geopandas 数据集( map )可用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51621615/
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