dataframe转为shapefile
时间: 2023-05-16 19:07:04 浏览: 60
可以使用 geopandas 库将 dataframe 转为 shapefile。具体代码如下:
```python
import geopandas as gpd
# 读取 dataframe
df = ...
# 转为 geopandas 的 GeoDataFrame
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df.lon, df.lat))
# 保存为 shapefile
gdf.to_file('output.shp', driver='ESRI Shapefile')
```
其中,`df` 是待转换的 dataframe,`lon` 和 `lat` 是 dataframe 中存储经纬度的列名,`output.shp` 是保存的 shapefile 文件名。
相关问题
dataframe转为openpyxl
以下是将DataFrame转换为openpyxl工作簿的示例代码:
```python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [28, 32, 25],
'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active
# 将DataFrame的数据写入工作簿的单元格中
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
ws.append(r)
# 保存工作簿
wb.save("df_to_openpyxl.xlsx")
```
这段代码首导入了pandas和openpyxl库。然后,创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。接下来,创建了一个新的工作簿,并将DataFrame的数据写入工作簿的单元格中。最后,保存工作簿为df_to_openpyxl.xlsx文件。
DataFrame转为字典格式
要将 DataFrame 转换为字典格式,你可以使用 `to_dict()` 方法。`to_dict()` 方法有几个参数可以控制转换的方式。以下是一些示例:
1. 将整个 DataFrame 转换为字典,其中列名作为键,默认情况下索引也包含在字典中:
```python
dict_data = df.to_dict()
```
2. 将每一列转换为字典,其中列名作为键:
```python
dict_data = df.to_dict('series')
```
3. 将每一行转换为字典,其中索引作为键:
```python
dict_data = df.to_dict('index')
```
4. 将每个单元格转换为字典,其中元组 `(行, 列)` 作为键:
```python
dict_data = df.to_dict('split')
```
你可以根据你的需求选择适合的转换方式,并将其赋值给 `dict_data` 变量。请注意,这些转换方法的默认行为可能不适合所有情况,你可以根据需要使用不同的参数来自定义转换。
以下是一个示例,将 DataFrame 按行转换为字典(索引作为键):
```python
import pandas as pd
# 示例 DataFrame
data = {
'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [30, 25, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将 DataFrame 按行转换为字典
dict_data = df.to_dict('index')
# 输出字典数据
print(dict_data)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个示例的 DataFrame。然后,使用 `to_dict('index')` 方法将 DataFrame 按行转换为字典,并将其赋值给 `dict_data` 变量。最后,我们打印输出了转换后的字典数据。