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Python怎么計算容積率和建筑密度

發(fā)布時間:2021-08-23 02:35:53 來源:億速云 閱讀:199 作者:chen 欄目:大數(shù)據(jù)

這篇文章主要講解了“Python怎么計算容積率和建筑密度”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習(xí)“Python怎么計算容積率和建筑密度”吧!

先在ArcGIS計算好面積,導(dǎo)出dbf表格,在Python進行數(shù)據(jù)處理和可視化。

數(shù)據(jù)處理

讀取數(shù)據(jù)

from dbfread import DBF  
import pandas as pd   
 
### 讀取ArcGIS里面導(dǎo)出的dbf表格 
table = DBF("匯總表.dbf",encoding="utf8")  
data = pd.DataFrame(table)  
data.head()

數(shù)據(jù)清洗

data.rename(columns={'地塊面':'地塊面積', 'layers':'樓層', '建筑總':'建筑總面積','基底面':'基底面積'}, inplace = True)  
data = data.drop(labels=["OBJECTID","Shape_Leng","Shape_Area","樓層"],axis=1)  
data = data[["地塊名", "基底面積", "建筑總面積", "地塊面積"]]  
data.head()

數(shù)據(jù)透視

pivot1 = pd.pivot_table(data,index=["地塊名"],values=["基底面積","建筑總面積",],aggfunc=sum)  
pivot2 = pd.pivot_table(data,index=["地塊名"],values=["地塊面積",],aggfunc=max)  
pivot = pd.merge(pivot1, pivot2, on="地塊名")  
pivot

計算容積率和建筑密度

pivot["建筑密度"] = pivot["基底面積"]/pivot["地塊面積"]  
pivot["容積率"] = pivot["建筑總面積"]/pivot["地塊面積"]  
pivot

結(jié)果

Python怎么計算容積率和建筑密度

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)讀取

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
regibns = gpd.GeoDataFrame.from_file('MyProject.gdb',layer='地塊')
regibns.plot()

數(shù)據(jù)連接

reg = pd.merge(regibns, pivot, left_on='地塊名',right_on='地塊名')
reg

分級設(shè)色圖

reg.plot(figsize=(12, 12), column='容積率', scheme='quantiles', legend=True, cmap='Reds', edgecolor='k',)

土地開發(fā)強度圖

Python怎么計算容積率和建筑密度

感謝各位的閱讀,以上就是“Python怎么計算容積率和建筑密度”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對Python怎么計算容積率和建筑密度這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章,歡迎關(guān)注!

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