python代码 将shp的属性表保存成dataframe
时间: 2023-09-04 13:07:22 浏览: 197
可以使用Python的geopandas库来读取shapefile文件并将其转换为DataFrame。
首先,需要安装geopandas库:
```
pip install geopandas
```
然后,可以使用以下代码将shapefile文件转换为DataFrame:
```python
import geopandas as gpd
# 读取shapefile文件
shp = gpd.read_file('shapefile.shp')
# 将属性表转换为DataFrame
df = shp.drop(columns='geometry')
# 打印DataFrame的前5行
print(df.head())
```
其中,`shp`是读取的shapefile文件,`df`是转换后的DataFrame。
注意,`shp`中的`geometry`列包含了shapefile中每个要素的几何信息,因此在转换为DataFrame时需要将其删除,只保留属性表信息。
相关问题
python 如何将shp的属性表保存成dataframe
你可以使用 geopandas 库来读取 shp 文件,并将属性表保存为 dataframe。
首先,确保已经安装了 geopandas 库,可以使用以下命令来安装:
```
pip install geopandas
```
然后,可以使用以下代码来读取 shp 文件,并将属性表保存为 dataframe:
```python
import geopandas as gpd
# 读取 shp 文件
gdf = gpd.read_file('your_shapefile.shp')
# 将属性表保存为 dataframe
df = gdf.drop(columns='geometry')
```
其中,`gpd.read_file` 函数可以读取 shp 文件,并返回一个 GeoDataFrame 对象,包含了所有的数据,其中 `geometry` 列包含了几何信息。我们可以通过 `drop` 函数来删除这一列,得到一个仅包含属性信息的 dataframe。
python pyshp库代码 将shp的属性表保存成dataframe
可以使用`pyshp`库中的`shapefile.Reader()`函数读取shp文件中的属性表,然后将其转换为`pandas`库中的`DataFrame`格式。以下是一个简单的示例代码:
```python
import shapefile
import pandas as pd
# 读取shp文件
sf = shapefile.Reader("filename.shp")
# 获取属性字段名
fields = [field[0] for field in sf.fields[1:]]
# 获取属性记录
records = sf.records()
# 将属性记录转换成DataFrame格式
df = pd.DataFrame(records, columns=fields)
```
在上面的代码中,首先使用`shapefile.Reader()`函数读取shp文件,然后使用`sf.fields[1:]`获取属性字段名,使用`sf.records()`获取属性记录,最后使用`pd.DataFrame()`将其转换为`DataFrame`格式。