jupyter notebook 把shp文件某一列 由小数数据类型变为整数

可以使用 pandas 库中的 read_file() 函数读取 shp 文件，然后使用 astype() 函数将指定列的数据类型转换为整数类型。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 shp 文件
df = pd.read_file('your_shapefile.shp')

# 将指定列的数据类型转换为整数类型
df['your_column'] = df['your_column'].astype(int)

# 保存修改后的 shp 文件
df.to_file('your_modified_shapefile.shp')

注意，需要将 `your_shapefile.shp` 和 `your_modified_shapefile.shp` 替换为实际的文件名和路径，将 `your_column` 替换为需要转换数据类型的列名。

相关问题

jupyter notebook 导出shp文件

可以使用 geopandas 库来导出 shp 文件。首先需要安装 geopandas 库，然后在 jupyter notebook 中导入该库并读取数据，最后使用 to_file() 方法导出 shp 文件。具体操作可以参考以下代码：

import geopandas as gpd

# 读取数据
data = gpd.read_file('data.geojson')

# 导出 shp 文件
data.to_file('data.shp', driver='ESRI Shapefile')

其中，data.geojson 是要导出的数据文件，data.shp 是导出的 shp 文件名。

jupyter notebook 按照列 合并多个shp文件

可以使用 geopandas 库来合并多个 shp 文件，具体步骤如下：

1. 使用 geopandas 的 read_file() 函数读取多个 shp 文件，得到多个 GeoDataFrame 对象。
2. 使用 pandas 的 concat() 函数将多个 GeoDataFrame 对象按照列合并成一个大的 GeoDataFrame 对象。
3. 使用 geopandas 的 to_file() 函数将合并后的 GeoDataFrame 对象保存为 shp 文件。

具体代码如下：

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 读取多个 shp 文件
gdf1 = gpd.read_file('file1.shp')
gdf2 = gpd.read_file('file2.shp')
gdf3 = gpd.read_file('file3.shp')

# 合并多个 GeoDataFrame 对象
gdf = pd.concat([gdf1, gdf2, gdf3], axis=1)

# 保存合并后的 GeoDataFrame 对象为 shp 文件
gdf.to_file('merged.shp', driver='ESRI Shapefile')

希望能对你有所帮助！