python实现气象站点shp将多值提取到点,并按照栅格文件名写入EXCEL表
时间: 2023-03-29 14:03:35 浏览: 131
可以使用Python中的geopandas库来处理shp文件,使用pandas库来处理Excel表格。具体实现方法可以参考以下代码:
```python
import geopandas as gpd
import pandas as pd
# 读取shp文件
gdf = gpd.read_file('path/to/shp/file.shp')
# 提取多值到点
gdf['value'] = gdf.geometry.apply(lambda x: x.centroid.values)
# 将栅格文件名写入Excel表格
df = pd.DataFrame({'filename': gdf['filename'], 'value': gdf['value']})
df.to_excel('path/to/excel/file.xlsx', index=False)
```
注意,以上代码仅供参考,具体实现需要根据实际情况进行调整。
相关问题
帮我写一下python代码实现气象站点shp文件将栅格数据多值提取到点,并按照栅格文件名写入EXCEL表
可以的,以下是Python代码实现气象站点shp文件将栅格数据多值提取到点,并按照栅格文件名写入EXCEL表的示例代码:
```python
import shapefile
import pandas as pd
import os
# 读取shp文件
sf = shapefile.Reader("气象站点.shp")
# 获取栅格文件名列表
raster_files = os.listdir("栅格数据")
# 创建空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=["站点编号"] + raster_files)
# 遍历每个站点
for record in sf.records():
# 获取站点编号
station_id = record[]
# 获取站点坐标
x, y = record.shape.points[]
# 创建空的一行数据
row = {"站点编号": station_id}
# 遍历每个栅格文件
for raster_file in raster_files:
# 读取栅格数据
# 这里假设栅格数据是以GeoTIFF格式存储的
# 可以根据实际情况修改读取方式
# 这里假设栅格数据的文件名和站点编号一致
raster_data = read_raster_data(os.path.join("栅格数据", raster_file.replace(".tif", f"_{station_id}.tif")))
# 提取站点对应的栅格值
value = raster_data[x, y]
# 将栅格值添加到一行数据中
row[raster_file] = value
# 将一行数据添加到DataFrame中
df = df.append(row, ignore_index=True)
# 将DataFrame写入EXCEL表
df.to_excel("气象站点栅格数据.xlsx", index=False)
```
需要注意的是,这只是一个示例代码,实际情况中可能需要根据具体的数据格式和处理方式进行修改。
帮我写一下python代码实现气象站点shp文件将文件夹内所有栅格数据多值提取到点,并按照栅格文件名写入EXCEL表
可以的,以下是Python代码实现气象站点shp文件将文件夹内所有栅格数据多值提取到点,并按照栅格文件名写入EXCEL表的方法:
```python
import os
import shapefile
import pandas as pd
import numpy as np
from osgeo import gdal
# 设置工作目录
os.chdir(r'path/to/folder')
# 读取shp文件
sf = shapefile.Reader('station.shp')
# 获取站点坐标
records = sf.records()
points = [list(point) for point in sf.shape().points]
# 获取栅格文件列表
raster_files = [file for file in os.listdir() if file.endswith('.tif')]
# 遍历栅格文件,提取多值到点
data = {}
for file in raster_files:
# 读取栅格数据
raster = gdal.Open(file)
band = raster.GetRasterBand(1)
array = band.ReadAsArray()
# 获取栅格文件名
name = os.path.splitext(file)[]
# 遍历站点,提取多值
values = []
for point in points:
x, y = point
row, col = raster.GetGeoTransform()[], raster.GetGeoTransform()[3]
i, j = int((x - row) / raster.GetGeoTransform()[1]), int((y - col) / raster.GetGeoTransform()[5])
value = array[j][i]
values.append(value)
# 将多值写入字典
data[name] = values
# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
# 将DataFrame写入Excel表
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
希望这个代码可以帮到你!
相关推荐
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)