(数据科学学习手札93)利用geopandas与PostGIS进行交互
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Github
仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
1 简介
PostGIS
作为postgresql
针对地理空间数据的拓展功能,可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据,以及开展空间数据分析,而geopandas
作为Python
生态中优秀的空间数据分析处理工具,自然在与PostGIS
进行交互方面开发了相应的功能。
本文就将针对如何利用geopandas
向PostGIS
空间数据库写入及读取矢量数据进行介绍。
图1
2 geopandas与PostGIS进行交互
为了能在geopandas
中与postgresql
和PostGIS
建立连接,请确保以下3个库已经安装:
pip install sqlalchemy, psycopg2, geoalchemy2
接下来我们需要保证postgresql
中存在可以连接的空间数据库,在pgAdmin界面内新建数据库,譬如这里我们新建数据库demo
:
图2
图3
点击保存成功创建数据库之后,要注意这时我们的demo
数据库只是个普通的postgresql
数据库,是不支持空间相关功能的,在对应数据库上右键打开查询工具:
图4
在弹出的界面中输入CREATE EXTENSION postgis;
并执行,成功之后我们的数据库就变成了空间数据库,支持空间相关的各种功能:
图5
至此我们的准备工作就已结束,接下来我们就可以直接在geopandas
中读写PostGIS
数据表。
2.1 利用geopandas向PostGIS写入数据
为方便演示,这里我们以简化版的重庆市区县矢量面数据为例,首先我们导入所需的geopandas
(注意geopandas
版本必须大于等于0.8.0)与sqlalchemy
(后者用于创建数据库连接),并读入重庆市.geojson
文件,你可以在开头的Github
仓库找到它:
图6
接着我们来演示如何通过geopandas
向PostGIS
推送矢量信息表,使用到的API为to_postgis()
,其主要参数如下:
name:字符型,用于指定推送到
PostGIS
后的表名称con:
sqlalchemy.engine.Engine
对象,用于建立与数据库的连接if_exists:字符型,用于指定当数据库中已存在同名表时的相应策略,
'fail'
表示抛出错误,'replace'
指替换,'append'
指向原表追加,默认为fail
schema:字符型,用于指定
schema
,默认为'public'
index:bool型,用于指定是否保留index信息
index_label:字符型或序列,当index被设置为True时为index信息指定字段名称
首先需要利用sqlalchemy
中的create_engine
来创建数据库连接,传入字符串包含了数据库类型、用户名、密码、主机IP、端口以及数据库名称,格式为:
数据库类型://用户名:密码@主机IP:端口/数据库名称
对应本例:
图7
在pgAdmin
中随即就能查看到刚才写入的数据表:
图8
图9
2.2 利用geopandas从PostGIS读取数据
从PostGIS
中读取数据要用到另一个API,对应geopandas
的read_postgis()
,其主要参数如下:
sql:字符型,对应从空间数据库中提取数据的SQL语句
con:同
to_postgis()
geom_col:字符型,用于指定将哪一列作为
GeoDataFrame
的矢量列crs:用于指定坐标参考系,同
GeoDataFrame
的坐标参考系设定方式index_col:字符型或列表,用于指定将哪些列作为索引
parse_dates:列表,用于预解析时间类型数据
接着我们从PostGIS
中读取刚才写入的表:
图10
简简单单,我们就实现了与PostGIS
的交互。
以上就是本文的全部内容,如有疑问欢迎在评论区与我讨论~
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