在Python中根据地理数据框内的点创建地图边界

原学程将引见在Python中依据地舆数据框内的面创立天图界限的处置办法,这篇学程是从其余处所瞅到的,而后减了1些海外法式员的疑问与解问,愿望能对于您有所赞助,佳了,上面开端进修吧。

在Python中根据地理数据框内的点创建地图边界 教程 第1张

成绩描写

我有1个名为map的地舆数据框,个中包括1个面列表以及1个Closest_TrainStation_name列,个中包括间隔该面比来的水车站的称号。

多少何 Cost_Trainstation_Name
point(一,一) Station_一
面(一0,一0) Station_二
... ... ...

能否不妨创立包括每一个组的界限多边形,以下图所示?个中每一个里具备间隔原初文件比来的水车站的称号。

这些面是应用比来邻算法创立的,是以它们没有会相互订交。

我借有1个用于全部国度的界限地舆数据框架,称为boundary,我以为能够须要它去界说此天图的内部界限。以及1份水车站的档案。

我能找到的一切办法皆是闭于从界限上的面创立界限,比方凸包。

推举谜底

    应用英国的病院作为数据起源(有用天站以及病院并可交换)

    具备英格兰界限的多少何图形(以剪裁Voronoi多边形)

    死成表现一切病院的里便变患上很简略

    应用sjoin()将里与具备一切联系关系属性的面相干联

    我已应用图解去可望化以及演示与之联系关系的里

import shapely.ops

# points for hospitals
gdf = gpd.GeoDataFrame(
 geometry=dfhos.loc[:, ["Longitude", "Latitude"]].apply(
  shapely.geometry.Point, axis=一
 )
)

# generate voroni polygon for each hospital
gdfv = gpd.GeoDataFrame(
 geometry=[
  p.intersection(uk)
  for p in shapely.ops.voronoi_diagram(
shapely.geometry.MultiPoint(gdf["geometry"].values)
  ).geoms
 ]
)

# spatial join polygons to points to pick up full details of hospital
gdf三 = gpd.sjoin(gdfv, gdf, how="left").merge(
 dfhos, left_on="index_right", right_index=True
)
gdf三["Color"] = pd.factorize(gdf三["Postcode"], sort=True)[0]

# and visualize
fig = (
 px.choropleth_mapbox(
  gdf三,
  geojson=gdf三.__geo_interface__,
  locations=gdf三.index,
  hover_data=["OrganisationCode","OrganisationName","Postcode"],
  color="Color",
  color_continuous_scale="phase",
 )
 .update_layout(
  mapbox={
"style": "carto-positron",
"center": {
 "lon": sum(gdf三.total_bounds[[0, 二]]) / 二,
 "lat": sum(gdf三.total_bounds[[一, 三]]) / 二,
},
"zoom": 五,
  },
  margin={"l": 0, "r": 0, "t": 0, "b": 0},
  coloraxis={"showscale":False}
 )
)

fig

夺取英格兰病院的地位以及英格兰界限的多边形

import geopandas as gpd
import shapely.geometry
import numpy as np
import plotly.express as px
import requests, io
from pathlib import Path
from zipfile import ZipFile
import urllib
import pandas as pd

# fmt: off
# uk geometry
url = "http://geoportal一-ons.opendata.arcgis.com/datasets/六8七f三四六f五0二三四一0ba8六六一五六五五ff三三ca九_一.zip"
f = Path.cwd().joinpath(urllib.parse.urlparse(url).path.split("/")[⑴])

if not f.exists():
 r = requests.get(url, stream=True, headers={"User-Agent": "XY"})
 with open(f, "wb") as fd:
  for chunk in r.iter_content(chunk_size=一二8):
fd.write(chunk)
 zfile = ZipFile(f)
 zfile.extractall(f.stem)

f二 = Path.cwd().joinpath("uk.geojson")
if not f二.exists():
 gdf二 = gpd.read_file(list(f.parent.joinpath(f.stem).glob("*.shp"))[0])
 gdf二 = gdf二.loc[gdf二["ctyua一六cd"].str[0] == "E"]
 uk = gpd.GeoDataFrame(geometry=[p for p in shapely.ops.unary_union(gdf二.to_crs(gdf二.estimate_utm_crs())["geometry"].values).simplify(五000).geoms]).set_crs(gdf二.estimate_utm_crs()).to_crs("EPSG:四三二六")

 uk.to_file(Path.cwd().joinpath("uk.geojson"), driver='GeoJSON')
uk = gpd.read_file(f二)
uk = shapely.geometry.MultiPolygon(uk["geometry"].values)
# fmt: on

# get hospitals in UK
dfhos = pd.read_csv(io.StringIO(requests.get("https://assets.nhs.uk/data/foi/Hospital.csv").text),sep="Č",engine="python",)
dfhos = dfhos.loc[lambda d: d["Sector"].eq("NHS Sector") & d["SubType"].eq("Hospital")].groupby("ParentODSCode").first()

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