如何使用Pandas,GeoPandas和ArcGIS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和繪圖

發(fā)布時間：2021-11-30 14:49:44 來源：億速云閱讀：806 作者：小新欄目：大數(shù)據(jù)

這篇文章主要介紹如何使用Pandas,GeoPandas和ArcGIS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和繪圖，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

第一部分是學(xué)習(xí)使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)。pandas中有兩大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分別是series序列和DataFrame數(shù)據(jù)框。使用pandas的實(shí)驗(yàn)對象是之前電腦本地的一些氣象數(shù)據(jù)，存儲格式為.xlsx。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)僅僅是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)而已，用它來練習(xí)pandas還是不錯的，至少目前。

pandas數(shù)據(jù)分析的大概步驟也不復(fù)雜，導(dǎo)入庫—>讀取數(shù)據(jù)—>數(shù)據(jù)操作(切片，篩選，組合，排序，批處理等)—>寫出數(shù)據(jù)到csv或xlsx或txt純文本。

pandas的數(shù)據(jù)讀取很容易：

import pandas as pddata = pd.read_excel(r'D:\inuyasha\codeX\Python\氣象數(shù)據(jù)1960-2018\1960.xlsx')
series = data['平均氣溫'] #序列，就是1,2,3這樣排列下去的series_to_dataframe=pd.DataFrame(series) #把series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)框結(jié)構(gòu)，pd兩大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)series_to_dataframe

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重命名，增加索引操作：

datare = data.rename(columns={'平均氣溫':'平均溫'}) #使用rename方法重命名列的名字，字典，1是原名，2是更換后的名字datare['INDEX'] = datare.index #原基礎(chǔ)上增加索引，.index方法，名INDEXdatare['均溫'] = datare['平均溫'] #沒有替代原來的那一列，而是新增一列，一模一樣的，末尾添加datare.drop(columns='INDEX') #刪除原來列datare

如何使用Pandas,GeoPandas和ArcGIS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和繪圖

刪除某一行，也可以刪除多行，index是行索引，axis指針對所有列：

df1 = datare.drop(index=0,axis=1)
據(jù)索引刪除多行，index是行索引，axis指針對所有列df2 = datare.drop(index=[0,1,2,3],axis=1)

定位和提取數(shù)據(jù)：

datare['區(qū)站號'].isin([50136]) #isin函數(shù)判斷這一列中是否存在這個數(shù)，數(shù)字這不要加引號，否則就成字符串了datare[datare['區(qū)站號'].isin([50136])] #在原始數(shù)據(jù)中取出定位到的數(shù)據(jù)datare[-datare['區(qū)站號'].isin([50136])] #在原始數(shù)據(jù)中取出定位到的數(shù)據(jù),前面加一個橫線表示反選

如果想一次就提取多列呢，那就把需要的列以list形式放進(jìn)去

data_multicolu2 = datare[['區(qū)站號','緯度','經(jīng)度','年','月','日','平均溫']] #列表形式把需要的多列切片提取出來data_multicolu2

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排序：

datare.sort_values(by='平均溫',ascending=False)

還有更多功能，這里就不一一寫出來了。多用幾次就熟悉了。之前想的一個問題，如何提取多個xlsx里面的某些數(shù)據(jù)，這不就發(fā)揮作用了嘛哈哈。

第二部分是Geopandas讀取shp數(shù)據(jù)+繪圖展示+添加經(jīng)緯度標(biāo)識(EWSN)

腳本如下：

import geopandas as gpdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport cartopy.crs as ccrsfrom cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatterimport cmaps#import arcpy

gd_boundary = gpd.read_file('D:\ArcGISgeobase\guangdata\gd_boundary.shp')gd_road = gpd.read_file('D:\ArcGISgeobase\guangdata\gd_road.shp')#fig,ax = plt.subplots(figsize=(16,12)) #設(shè)置畫布大小plt.figure(figsize=(16, 12))ax = plt.subplot(projection=ccrs.PlateCarree())#全局設(shè)置plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'plt.rcParams['font.size'] = 16
gd_boundary.plot(ax=ax,facecolor='none',edgecolor='k',linewidth=0.99) #邊界設(shè)置gd_road.plot(ax=ax,edgecolor='b',cmap=cmaps.posneg_2,lw=0.3,legend=False) #路網(wǎng)設(shè)置
ax.set_yticks(np.arange(20, 26, 1.0),crs=ccrs.PlateCarree())ax.set_xticks(np.arange(109, 118, 1.0),crs=ccrs.PlateCarree())
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) #經(jīng)緯度標(biāo)識顯示，EWSNax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())

#ax.set_axis_on() #打開矩形邊框ax.set_title('Guangdong_Roads',fontsize=16) #設(shè)置標(biāo)題
plt.grid() #設(shè)置網(wǎng)格

展示結(jié)果如下圖，發(fā)現(xiàn)了連經(jīng)緯度標(biāo)識都沒有，雖然可以根據(jù)數(shù)據(jù)變化方向識別，不過增加上經(jīng)緯度標(biāo)識還是要好一些。然后古哥瀏覽器找了一下看看有沒有解決方法，結(jié)果沒找到，看到很多教程都沒有添加這個經(jīng)緯度標(biāo)識，于是自己動手：

如何使用Pandas,GeoPandas和ArcGIS實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和繪圖

自己動手添加經(jīng)緯度標(biāo)識：

plt.figure(figsize=(16, 10))ax = plt.subplot(projection=ccrs.PlateCarree())ax.set_yticks(np.arange(20, 26, 1.0),crs=ccrs.PlateCarree())ax.set_xticks(np.arange(109, 118, 1.0),crs=ccrs.PlateCarree())
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) #經(jīng)緯度標(biāo)識顯示，EWSNax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())

現(xiàn)在來看看效果吧，啊哈，這樣的話，經(jīng)緯度標(biāo)識不就來了嘛

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