jupyter notebook 按照列 合并多个shp文件

可以使用 geopandas 库来合并多个 shp 文件，具体步骤如下：

1. 使用 geopandas 的 read_file() 函数读取多个 shp 文件，得到多个 GeoDataFrame 对象。
2. 使用 pandas 的 concat() 函数将多个 GeoDataFrame 对象按照列合并成一个大的 GeoDataFrame 对象。
3. 使用 geopandas 的 to_file() 函数将合并后的 GeoDataFrame 对象保存为 shp 文件。

具体代码如下：

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 读取多个 shp 文件
gdf1 = gpd.read_file('file1.shp')
gdf2 = gpd.read_file('file2.shp')
gdf3 = gpd.read_file('file3.shp')

# 合并多个 GeoDataFrame 对象
gdf = pd.concat([gdf1, gdf2, gdf3], axis=1)

# 保存合并后的 GeoDataFrame 对象为 shp 文件
gdf.to_file('merged.shp', driver='ESRI Shapefile')

希望能对你有所帮助！

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jupyter notebook 导出shp文件

可以使用 geopandas 库来导出 shp 文件。首先需要安装 geopandas 库，然后在 jupyter notebook 中导入该库并读取数据，最后使用 to_file() 方法导出 shp 文件。具体操作可以参考以下代码：

import geopandas as gpd

# 读取数据
data = gpd.read_file('data.geojson')

# 导出 shp 文件
data.to_file('data.shp', driver='ESRI Shapefile')

其中，data.geojson 是要导出的数据文件，data.shp 是导出的 shp 文件名。

jupyter notebook中怎么保存shp文件

在Jupyter Notebook中保存shp文件，可以使用Python的geopandas库来实现。下面是保存shp文件的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了geopandas库。如果没有安装，可以使用以下命令来安装：

pip install geopandas

2. 在Jupyter Notebook中导入geopandas库：

import geopandas as gpd

3. 使用`gpd.read_file()`函数读取shp文件，并将其保存为geopandas的GeoDataFrame对象：

data = gpd.read_file('path/to/your/file.shp')

其中，`path/to/your/file.shp`是你的shp文件的路径。

4. 对GeoDataFrame对象进行操作或分析。

5. 使用`to_file()`方法将GeoDataFrame对象保存为shp文件：

data.to_file('path/to/save/your/file.shp')

其中，`path/to/save/your/file.shp`是你想要保存的shp文件的路径。

下面是一个完整的示例代码：

import geopandas as gpd

# 读取shp文件
data = gpd.read_file('path/to/your/file.shp')

# 对GeoDataFrame对象进行操作或分析

# 保存为shp文件
data.to_file('path/to/save/your/file.shp')