python geopandas根据属性值筛选

你可以使用 `geopandas` 的 `query` 方法来根据属性值筛选：

假设你有一个名为 `gdf` 的 `GeoDataFrame`，其中包含一个名为 `column_name` 的属性列，你可以使用以下代码来筛选符合条件的行：

filtered_gdf = gdf.query('column_name == "desired_value"')

其中，`desired_value` 是你想要筛选出来的属性值。如果你想要筛选多个属性值，你可以使用 `in` 关键字，例如：

filtered_gdf = gdf.query('column_name in ["desired_value1", "desired_value2"]')

你还可以使用其他比较运算符，例如大于、小于、不等于等等。例如，你可以使用以下代码筛选列 `column_name` 中小于等于 10 的行：

filtered_gdf = gdf.query('column_name <= 10')

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python 字典 根据值去筛选

可以使用字典推导式来根据值去筛选字典中的元素。具体方法是先使用items()方法将字典转换为键值对元组的列表，然后根据值进行筛选，最后再将筛选后的结果转换为字典。下面是一个例子：

my_dict = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 2, 'e': 3}
filtered_dict = {k: v for k, v in my_dict.items() if v == 3}
print(filtered_dict)

这个例子中，我们筛选出了值为3的元素，输出结果为：{'a': 3, 'e': 3}。

python geopandas

Geopandas是一个基于Python语言的开源GIS数据处理库，它结合了pandas数据处理库和shapely几何计算库，提供了一种便捷的处理地理空间数据的方式。通过Geopandas，我们可以轻松地读取和处理各种地理空间数据格式，例如ESRI Shapefile、GeoJSON等，同时也提供了一些常见的GIS操作，例如空间查询、空间缓冲区分析等。Geopandas可以在数据科学、地理信息系统、城市规划、环境科学等多个领域中得到应用。