如何使用QGIS轻松高效地重新投影500个CSV文件？

我知道，我的问题类似于该网站上的一些旧问题。

我有很多CSV文件（地理坐标）要导入到qgis（然后进行转换），通常的方法不是最好的方法（太长）。

我有将近500个CSV文件（wgs84坐标），这就是我想要做的：

1. 一次将所有CSV文件导入QGIS
2. 投射他们
3. 再次将它们导出到CSV文件中，但坐标不同（转换为UTM33N）

我试图了解如何使用python控制台，但我没有继续:(

谁能向我解释如何逐步实现它？

如果要从QGIS中的Python控制台重新投影csv文件，则可以使用以下脚本。您只需要更改注释中提到的三个路径即可。

本质上，该脚本将您的csv文件作为shapefile导入QGIS（假设您的几何字段命名为X和Y）。然后，它使用“ 处理工具箱”中的qgis:reprojectlayer和qgis:fieldcalculator算法重新投影并使用新坐标更新和字段。然后，将它们保存在文件夹中，并在您指定的路径中将它们转换为csv文件。因此，最后，您在单独的文件夹中更新了shapefile和csv文件。XY

import glob, os, processing

path_to_csv = "C:/Users/You/Desktop/Testing//"  # Change path to the directory of your csv files
shape_result = "C:/Users/You/Desktop/Testing/Shapefile results//"  # Change path to where you want the shapefiles saved

os.chdir(path_to_csv)  # Sets current directory to path of csv files
for fname in glob.glob("*.csv"):  # Finds each .csv file and applies following actions
        uri = "file:///" + path_to_csv + fname + "?delimiter=%s&crs=epsg:4326&xField=%s&yField=%s" % (",", "x", "y")
        name = fname.replace('.csv', '')
        lyr = QgsVectorLayer(uri, name, 'delimitedtext')
        QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(lyr)  # Imports csv files to QGIS canvas (assuming 'X' and 'Y' fields exist)

crs = 'EPSG:32633'  # Set crs
shapefiles = QgsMapLayerRegistry.instance().mapLayers().values()  # Identifies loaded layers before transforming and updating 'X' and 'Y' fields
for shapes in shapefiles:
        outputs_0 = processing.runalg("qgis:reprojectlayer", shapes, crs, None)
        outputs_1 = processing.runalg("qgis:fieldcalculator", outputs_0['OUTPUT'], 'X', 0, 10, 10, False, '$x', None)
        outputs_2 = processing.runalg("qgis:fieldcalculator", outputs_1['OUTPUT_LAYER'], 'Y', 0, 10, 10, False, '$y', shape_result + shapes.name())

os.chdir(shape_result)  # Sets current directory to path of new shapefiles
for layer in glob.glob("*.shp"):  # Finds each .shp file and applies following actions
        new_layer = QgsVectorLayer(layer, os.path.basename(layer), "ogr")
        new_name = layer.replace('.shp', '')
        csvpath = "C:/Users/You/Desktop/Testing/CSV results/" + new_name + ".csv"  # Change path to where you want the csv(s) saved
        QgsVectorFileWriter.writeAsVectorFormat(new_layer, csvpath, 'utf-8', None, "CSV")   

希望这可以帮助！

一种将WGS84中包含“ lon lat”的空格分隔的文件转换为UTM33N的快速解决方案，但您没有得到任何其他数据：

#!/bin/bash
#
for i in $( ls *.csv ); do
    gdaltransform -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:32633 < ${i} > utm${i}
done

那行得通，并且保留了数据的顺序，所以可能是另一个循环，例如使用awk将描述性数据与坐标相结合？

编辑。由于我在下面做出的混乱评论，因此我将在此处编辑答案。

以下脚本应能够读取多个csv文件，并向每个文件添加新的坐标列。

#!/bin/bash
#
for i in $( ls *.csv ); do
 paste -d',' ${i} <(awk -v OFS="," -F " " 'NR>1 {print $1 " " $2}' ${i} | gdaltransform -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:32633 | awk '{gsub(" ",",",$0); print $0}' | /usr/local/bin/sed "1i\X,Y,Z") > utm${i}
#
 #paste -d',' ${i} <(awk -v OFS="," -F " " 'NR>1 {print $1 " " $2}' ${i} | gdaltransform -s_srs EPSG:4326 -t_srs EPSG:32633 | awk '{gsub(" ",",",$0); print $0}' |sed "1i\X,Y,Z") > utm${i}
#
done

在OSX上，您将需要安装sed的最新版本（2009），并在循环中使用第一行（未注释）。对于Linux，请注释掉第一个，然后使用第二个。-F " "根据csv文件中分隔符的格式调整，例如，-F ","以逗号分隔。还要注意，高程变换是针对椭圆体而不是大地水准面，因此请确保相应地变换高度。

为此，使用qgis甚至OGR是过大的。
将pyproj（https://pypi.python.org/pypi/pyproj）与python csv writer和一些标准库技巧结合使用。您无需为此安装任何其他东西pyproj！

import csv
import pyproj
from functools import partial
from os import listdir, path

#Define some constants at the top
#Obviously this could be rewritten as a class with these as parameters

lon = 'lon' #name of longitude field in original files
lat = 'lat' #name of latitude field in original files
f_x = 'x' #name of new x value field in new projected files
f_y = 'y' #name of new y value field in new projected files
in_path = u'D:\\Scripts\\csvtest\\input' #input directory
out_path = u'D:\\Scripts\\csvtest\\output' #output directory
input_projection = 'epsg:4326' #WGS84
output_projecton = 'epsg:32633' #UTM33N

#Get CSVs to reproject from input path
files= [f for f in listdir(in_path) if f.endswith('.csv')]

#Define partial function for use later when reprojecting
project = partial(
    pyproj.transform,
    pyproj.Proj(init=input_projection),
    pyproj.Proj(init=output_projecton))

for csvfile in files:
    #open a writer, appending '_project' onto the base name
    with open(path.join(out_path, csvfile.replace('.csv','_project.csv')), 'wb') as w:
        #open the reader
        with open(path.join( in_path, csvfile), 'rb') as r:
            reader = csv.DictReader(r)
            #Create new fieldnames list from reader
            # replacing lon and lat fields with x and y fields
            fn = [x for x in reader.fieldnames]
            fn[fn.index(lon)] = f_x
            fn[fn.index(lat)] = f_y
            writer = csv.DictWriter(w, fieldnames=fn)
            #Write the output
            writer.writeheader()
            for row in reader:
                x,y = (float(row[lon]), float(row[lat]))
                try:
                    #Add x,y keys and remove lon, lat keys
                    row[f_x], row[f_y] = project(x, y)
                    row.pop(lon, None)
                    row.pop(lat, None)
                    writer.writerow(row)
                except Exception as e:
                    #If coordinates are out of bounds, skip row and print the error
                    print e

您不需要python。只需使用命令行和ogr2ogr。对于您而言，最重要的是-t_srs srs_def参数。

这已在“ 如何将带有x，y列的excel文件转换为shapefile”的答案中进行了解释。

更新 我没有时间为您编写完整的代码。但是问题是，它在python中需要的代码比您想象的要多。

您的主要问题是使用csv文件不如使用shapefile舒适。因此，您首先需要将csv转换为需要VRT文件的形状。在第一个链接中对此进行了解释。在这里，您将需要编写一个python脚本循环遍历您的文件，从而自动生成vrt文件。

这是我自己使用的脚本。您必须测试它是否适合您。我已经包括了从WGS 84到UTM 33N的转换

from os import listdir, stat, mkdir, system
path = "your path here"
out_path = "your output path here"
files = filter(listdir(path), '*.csv') #for Python 3.x
# files= [f for f in listdir(path) if f.endswith('.csv')] #for Python 2.7

for x in range(len(files)):
    name = files[x].replace('.csv', '')
    # 2. create vrt file for reading csv
    outfile_path1 = out_path + name + '.vrt'
    text_file = open(outfile_path1, "w")
    text_file.write('<OGRVRTDataSource> \n')
    text_file.write('    <OGRVRTLayer name="' + str(name) + '"> \n')
    text_file.write('        <SrcDataSource relativeToVRT="1">' + name + '.csv</SrcDataSource> \n')
    text_file.write('        <GeometryType>wkbPoint</GeometryType> \n')
    text_file.write('        <LayerSRS>WGS84</LayerSRS> \n')
    text_file.write('        <GeometryField encoding="PointFromColumns" x="Lon" y="Lat"/> \n')
    text_file.write('        <Field name="Name" src="Name" type="String" /> \n')
    text_file.write('    </OGRVRTLayer> \n')
    text_file.write('</OGRVRTDataSource> \n')
    # 3. convert csv/vrt to point shapefile
    outfile_path2 = out_path + name + '.shp'
    command = ('ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" -t_srs EPSG:32633' + outfile_path2 + ' ' +  outfile_path1)
    system(command)

您需要根据csv文件调整Field name，src，x和y的参数。

更新2

经过一番思考，我问自己为什么要使用QGIS？您可以使用像这样的python脚本直接将坐标从WGS转换为UTM。在这种情况下，它是一个简单的打开的csv，可以读取坐标，转换坐标并将其保存到新文件中。