如何利用python将csv文件与Arcgis中生成的Shp文件属性表关联起来并输出关联后的shp文件

您可以使用Python中的pandas和geopandas库来完成这个任务。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import geopandas as gpd

# 读取CSV文件
df_csv = pd.read_csv('your_csv_file.csv') 

# 读取shapefile文件
gdf_shp = gpd.read_file('your_shapefile.shp') 

# 将CSV文件与shapefile文件的属性表关联起来
gdf_merged = gdf_shp.merge(df_csv, on='common_field')

# 输出关联后的shapefile文件
gdf_merged.to_file('merged_shapefile.shp', driver='ESRI Shapefile')

请注意将 `common_field` 替换为您希望在两个文件中进行关联的共同字段。

相关问题

如何利用python将csv文件与Arcgis中生成的Shp文件关联并输出关联后的shp文件

您可以使用Python中的pandas库读取和操作CSV文件，并使用geopandas库将shp文件读取为geodataframe。然后使用merge函数将两个数据框关联起来，并使用to_file函数输出关联后的shp文件。具体步骤可以参考下面的代码：

import pandas as pd
import geopandas as gpd

# 读取csv文件和shp文件
csv_data = pd.read_csv('data.csv')
shp_data = gpd.read_file('data.shp')

# 将csv文件和shp文件关联
merged_data = pd.merge(csv_data, shp_data, on='field_name')

# 输出关联后的shp文件
merged_data.to_file('merged_data.shp', driver='ESRI Shapefile')

注意，上述代码中的'field_name'需要替换为实际的关联字段名。

如何利用python将csv文件与Arcgis中生成的Shp文件关联

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，然后将其转换为数据表。接着，使用geopandas库来读取Shp文件，将其转换为Geopandas数据框。使用pandas和geopandas数据框的join方法，按照共同字段将两个数据框关联起来即可。具体代码可以参考以下示例：

import pandas as pd
import geopandas as gpd

# 读取csv文件并转换为数据框
df_csv = pd.read_csv("file.csv")

# 读取Shp文件并转换为Geopandas数据框
gdf_shp = gpd.read_file("file.shp")

# 将两个数据框按照共同字段关联
result = gdf_shp.join(df_csv.set_index('key_column'), on='key_column')