从熊猫数据框制作shapefile？

我想使用lon和lat行从Pandas Data Frame构造一个shapefile。

我有一个csv文件，并用熊猫对其进行处理以制作一个易于处理的数据框

是否可以在不逐行循环的情况下执行此操作？

有点晚了，但也许对其他人也有用。是的，可以使用shapely和来完成geopandas。

假设您的pandas数据框如下所示：

import pandas as pd
data = [
        {'some_attribute': 'abc', 'lat': '50.1234', 'lon': '10.4023'},
        {'some_attribute': 'def', 'lat': '40.5678', 'lon': '8.3365'},
        {'some_attribute': 'ghi', 'lat': '60.9012', 'lon': '6.2541'},
        {'some_attribute': 'jkl', 'lat': '45.3456', 'lon': '12.5478'},
        {'some_attribute': 'mno', 'lat': '35.7890', 'lon': '14.3957'},
        ]

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

=>

       lat      lon some_attribute
0  50.1234  10.4023            abc
1  40.5678   8.3365            def
2  60.9012   6.2541            ghi
3  45.3456  12.5478            jkl
4  35.7890  14.3957            mno

首先，确保geopandas和shapely安装是否正确，有时是不容易的，因为他们与一些依赖（如GEOS和GDAL）。如果一开始不起作用，请尝试通过pip install geopandas shapely，在Google或StackOverflow / Gis.Stackexchange上搜索错误，因为很可能将有一个答案为您解决该问题。

然后，只需在数据框中创建一个新的几何列，即可将lat和lon值组合到一个shapely Point()对象中。请注意，Point()构造函数需要浮点值的元组，因此，如果数据帧的专栏dtypes尚未设定转换必须纳入float。

from shapely.geometry import Point

# combine lat and lon column to a shapely Point() object
df['geometry'] = df.apply(lambda x: Point((float(x.lon), float(x.lat))), axis=1)

现在，将pandas DataFrame转换为GeoDataFrame。geopandas构造函数期望一个由几何形状对象组成的几何列，因此我们创建的列就可以了：

import geopandas
df = geopandas.GeoDataFrame(df, geometry='geometry')

倾倒这个GeoDataFrame成shape文件，使用geopandas' to_file()方法（其它驱动器所支持菲奥娜如GeoJSON也应工作）：

df.to_file('MyGeometries.shp', driver='ESRI Shapefile')

这就是用QGIS可视化时得到的shapefile的样子：

对于ArcMap，需要在导出到Shapefile之前定义投影。

import geopandas
df = geopandas.GeoDataFrame(df, geometry='geometry')

# proj WGS84

df.crs= "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs"

df.to_file('MyGeometries.shp', driver='ESRI Shapefile')