geopandas打印读取进来的geojson文件

要打印读取进来的GeoJSON文件，可以使用geopandas库中的read_file()函数来读取文件并将其转换为GeoDataFrame对象。然后，您可以使用print()函数来打印该对象。以下是一个示例代码：

import geopandas as gpd

# 读取GeoJSON文件并转换为GeoDataFrame对象
gdf = gpd.read_file('your_file.geojson')

# 打印GeoDataFrame对象
print(gdf)

当您运行上述代码时，将打印出您读取的GeoJSON文件的内容，包括其几何图形和属性数据。

相关问题

怎么不使用geopandas包读取.geojson文件

您可以使用Python中的json模块来读取.geojson文件。您可以使用以下代码来实现：

import json

with open('your_file.geojson') as f:
    data = json.load(f)

这将读取.geojson文件并将其存储在名为“data”的Python字典中，您可以使用该字典来访问文件的内容。请注意，这种方法只适用于纯粹的地理空间数据，如果您需要使用geopandas进行空间分析和可视化，则需要使用geopandas包。

在本次实验中，请利用Geoplotlib绘制2021年12月某日美国疫情各州数据的等值线图，包括累计确诊人数、治愈率和死亡率。数据集为一个COVID-19 Data.xlsx文件和一个National_Obesity_By_State.geojson文件，要求不使用geopandas包读取geojson文件，用json包读取

好的，我会按照您的要求进行操作。首先，我们需要安装geoplotlib包和json包，可以使用以下命令进行安装：

!pip install geoplotlib

然后，我们需要读取COVID-19 Data.xlsx文件和National_Obesity_By_State.geojson文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import json

# 读取COVID-19数据
covid_data = pd.read_excel("COVID-19 Data.xlsx")

# 读取地图数据
with open("National_Obesity_By_State.geojson", "r") as f:
    map_data = json.load(f)

接下来，我们需要对COVID-19数据进行处理，计算累计确诊人数、治愈率和死亡率。可以使用以下代码：

# 计算各州的累计确诊人数、治愈率和死亡率
covid_data = covid_data.groupby("Province_State").agg({
    "Confirmed": "sum",
    "Recovered": "sum",
    "Deaths": "sum"
}).reset_index()

covid_data["Mortality_Rate"] = covid_data["Deaths"] / covid_data["Confirmed"]
covid_data["Recovery_Rate"] = covid_data["Recovered"] / covid_data["Confirmed"]

最后，我们可以使用geoplotlib绘制等值线图。可以使用以下代码：

import geoplotlib

# 绘制累计确诊人数等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='hot_r', column='Confirmed', alpha=255)

# 绘制治愈率等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='YlGn', column='Recovery_Rate', alpha=255)

# 绘制死亡率等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='Reds', column='Mortality_Rate', alpha=255)

# 显示地图
geoplotlib.show()

这样，我们就完成了绘制2021年12月某日美国疫情各州数据的等值线图的任务。