Lavorare con i dati geospaziali in Python
Joris Van den Bossche
Open source software developer and teacher, GeoPandas maintainer
L'attributo .crs di GeoDataFrame/GeoSeries:
import geopandas
gdf = geopandas.read_file("countries.shp")
print(gdf.crs)
{'init': 'epsg:4326'}
gdf_noCRS = geopandas.read_file("countries_noCRS.shp")
print(gdf_noCRS.crs)
{}
Aggiungi le info del CRS a crs:
# Opzione 1
gdf.crs = {'init': 'epsg:4326'}
# Opzione 2
gdf.crs = {'proj': 'longlat', 'datum': 'WGS84', 'no_defs': True}
import geopandas
gdf = geopandas.read_file("countries_web_mercator.shp")
print(gdf.crs)
{'init': 'epsg:3857', 'no_defs': True}
Il metodo to_crs():
# Opzione 1 gdf2 = gdf.to_crs({'proj': 'longlat', 'datum': 'WGS84', 'no_defs': True})# Opzione 2 gdf2 = gdf.to_crs(epsg=4326)
1) Sorgenti con CRS diversi
df1 = geopandas.read_file(...)
df2 = geopandas.read_file(...)
df2 = df2.to_crs(df1.crs)
1) Sorgenti con CRS diversi
2) Mappatura (distorsione di forme e distanze)

1) Sorgenti con CRS diversi
2) Mappatura (distorsione di forme e distanze)
3) Calcoli basati su distanza/superficie
Consigli:
Siti utili:
to_crs()Siti utili:
Lavorare con i dati geospaziali in Python