Python空间数据计算：1.既强大又好玩GeoPandas简介

Pandas做为Python中用于处理数据的强力首选包（人家的名字就叫做powerful ……能不能强大么），这里就不用介绍了——如果还不会Pandas的同学就不用继续看下去了，从这篇文章开始，我们来介绍Pandas的一个在GIS领域的派生扩展包：GeoPandas

（上面这个图不是官方Logo，
是虾神用美图秀秀做的，

求哪位大神能做个geopandas的logo的，
共享一个）

——整个geopandas系列，怎么也得写个二三十篇的，但是不定期更新，最后应该还会出PPT（如果我不懒，还有可能出视频——PS：如果我懒，这句话当我没说

），敬请期待。

既然叫做GeoPandas，自然就与GIS有关，所以在安装的时候，它需要有Python里面与GIS相关的那些包，你可以选择用GDAL系列的支持包，自然也可以选择用ArcGIS系列的支持包。
使用pip来安装比较麻烦，特别是在windows上，geopandas的有些依赖包，需要自己build，所以建议大家使用conda来安装。
（至于如何用pip在裸奔的Python上安装，我们后面会专门说）

今天，我们先从几个挺有意思的例子，给大家直观的介绍一下GeoPandas这个包：

如果说到地图，首先第一反应当然是可视化，所以在geopandas上，只需要几句话，就能绘制出地图来（示例使用的数据是GeoPandas自带的示例数据）

如果想要设置颜色，也仅需要加个色带参数：
也可以简单加个投影信息，就可以变换投影了：
当然， 也可以用这种投影方式：
还可以设置图框：
当然也可以弄成这种图框：
当然，如果不想用新的图框，用传统图框也可以绘制的：

上面的示例有一些需要使用cartopy包——传统的Python绘制地图包用的是basemap，但是这个非常好用的神包好久没有更新了，而cartopy包被创建出来的目的主要是用于替代这包的，所以具备了basemap的所有功能。

（cartopy包功能以后有空再说）

当然，geopandas还有很多功能，总体而言，矢量数据的分析功能，在GDAL和fiona的加持下，那肯定是一应俱全，下面再给大家秀一个例子：
以下的例子，是自然资源监测业务里面，最常用的：两年地类图斑的差异性分析，在geopandas里面，就也几行代码的事情：
首先数据如下：
然后做差异性分析，显示是否有变化的数据：
绿色的没有变化的，红色是发生了变化的。
然后还可以做一个变化面积矩阵，顺便还可以用seaborn的heatmap，把热度图给做了：
全部加起来，连带读数据+可视化，也就不超过30行，轻轻松松打完收工。

看到这里，是不是觉得这个包确实既强大，又挺好玩的！

当然，它的功能可不止好玩，等你用习惯了之后，会把传统数据读取的游标模式给直接扔进垃圾堆里面去……DataFrame实在太香了。

geopandas做为Pandas的一个派生包，pandas具备的功能自然全部都具备，而且还增加了空间数据处理的能力。同时，在某种程度上，Python空间大数据的处理，也基本上架构在这个包上面，以后我们会一一道来，敬请期待。

待续未完。

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