（数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览

【（数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览】的更多相关文章

（数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介大家好我是费老师,就在几天前,geopandas发布了其0.11.0正式版本,距离其上一个版本(0.10.2)发布已过去大半年,在这一次的新版本更新中又为我们带来了哪些重要的新特性呢,今天的文章中我就来带大家一探究竟. 2 geopandas 0.11版本重要新特性一览你可以在旧版本geopandas的基础上进行升级,也可以新建虚拟环境直接安装…

（数据科学学习手札129）geopandas 0.10版本重要新特性一览

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介就在前不久,我们非常熟悉的Python地理空间分析库geopandas更新到了0.10.0版本,而伴随最近一段时间其针对新版本的一些潜在bug进行的修复,写作本文时最新的正式版本为0.10.2.此次0.10.x版本为我们带来了诸多令人兴奋的新功能新特性,本文就将带大家一睹其中一些比较重要的内容. 2 geopandas 0.10版本重要新特…

（数据科学学习手札75）基于geopandas的空间数据分析——坐标参考系篇

本文对应代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第二篇,通过本文你将会学习到geopandas中的坐标参考系管理.…

（数据科学学习手札143）为geopandas添加gdb文件写出功能

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介大家好我是费老师,很多读者朋友跟随着我先前写作的基于geopandas的空间数据分析系列教程文章(快捷访问地址:https://www.cnblogs.com/feffery/tag/geopandas/),掌握了有关geopandas的诸多实用方法,从而更方便地在Python中处理分析GIS数据.其中在文件IO篇中给大家介绍过针对ESRI Ge…

（数据科学学习手札140）详解geopandas中基于pyogrio的矢量读写引擎

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介大家好我是费老师,前不久我在一篇文章中给大家分享过geopandas在其0.11版本中为我们带来的一些重要新特性,其中提到过新的矢量读写后端,使得我们在read_file()以及to_file()中添加参数engine='pyogrio'即可获得500%的性能提升. 而新引擎带来的不仅是性能上的大幅提升,还带来了诸多实用功能以方便我们读写常见矢量…

（数据科学学习手札42）folium进阶内容介绍

一.简介在上一篇(数据科学学习手札41)中我们了解了folium的基础内容,实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上,本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明: 二.处理GeoJSON和TopoJSON数据 2.1 GeoJSON数据 GeoJSON是语法规则符合JSON文件的,专用于表示地理信息的一种JSON文件,其在JSON语法的基础上,内部又有着一套固定的语法规则.在folium中我们使用folium.GeoJson()方法来为已…

（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们…