Python关于excel和shp的使用在matplotlib

yipeiwu_com6年前Python基础

关于excel和shp的使用在matplotlib

  • 使用pandas 对excel进行简单操作
  • 使用cartopy 读取shpfile 展示到matplotlib中
  • 利用shpfile文件中的一些字段进行一些着色处理
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : map02.py
# @Author: huifer
# @Date : 2018/6/28
import folium
import pandas as pd
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import zipfile
import cartopy.io.shapereader as shaperead
from matplotlib import cm
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
import os
dataurl = "http://image.data.cma.cn/static/doc/A/A.0012.0001/SURF_CHN_MUL_HOR_STATION.xlsx"
shpurl = "http://www.naturalearthdata.com/http//www.naturalearthdata.com/download/10m/cultural/ne_10m_admin_0_countries.zip"
def download_file(url):
  """
  根据url下载文件
  :param url: str
  """
  r = requests.get(url, allow_redirects=True)
  try:
    open(url.split('/')[-1], 'wb').write(r.content)
  except Exception as e:
    print(e)
def degree_conversion_decimal(x):
  """
  度分转换成十进制
  :param x: float
  :return: integer float
  """
  integer = int(x)
  integer = integer + (x - integer) * 1.66666667
  return integer
def unzip(zip_path, out_path):
  """
  解压zip
  :param zip_path:str
  :param out_path: str
  :return:
  """
  zip_ref = zipfile.ZipFile(zip_path, 'r')
  zip_ref.extractall(out_path)
  zip_ref.close()
def get_record(shp, key, value):
  countries = shp.records()
  result = [country for country in countries if country.attributes[key] == value]
  countries = shp.records()
  return result
def read_excel(path):
  data = pd.read_excel(path)
  # print(data.head(10)) # 获取几行
  # print(data.ix[data['省份']=='浙江',:].shape[0]) # 计数工具
  # print(data.sort_values('观测场拔海高度(米)',ascending=False).head(10))# 根据值排序
  # 判断经纬度是什么格式(度分 、 十进制) 判断依据 %0.2f 是否大于60
  # print(data['经度'].apply(lambda x:x-int(x)).sort_values(ascending=False).head()) # 结果判断为度分保存
  # 坐标处理
  data['经度'] = data['经度'].apply(degree_conversion_decimal)
  data['纬度'] = data['纬度'].apply(degree_conversion_decimal)
  ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
  ax.set_extent([70, 140, 15, 55])
  ax.stock_img()
  ax.scatter(data['经度'], data['纬度'], s=0.3, c='g')
  # shp = shaperead.Reader('ne_10m_admin_0_countries/ne_10m_admin_0_countries.shp')
  # # 抽取函数 州:国家
  # city_list = [country for country in countries if country.attributes['ADMIN'] == 'China']
  # countries = shp.records()
  plt.savefig('test.png')
  plt.show()
def gdp(shp_path):
  """
  GDP 着色图
  :return:
  """
  shp = shaperead.Reader(shp_path)
  cas = get_record(shp, 'SUBREGION', 'Central Asia')
  gdp = [r.attributes['GDP_MD_EST'] for r in cas]
  gdp_min = min(gdp)
  gdp_max = max(gdp)
  ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
  ax.set_extent([45, 90, 35, 55])
  for r in cas:
    color = cm.Greens((r.attributes['GDP_MD_EST'] - gdp_min) / (gdp_max - gdp_min))
    ax.add_geometries(r.geometry, ccrs.PlateCarree(),
             facecolor=color, edgecolor='black', linewidth=0.5)
    ax.text(r.geometry.centroid.x, r.geometry.centroid.y, r.attributes['ADMIN'],
        horizontalalignment='center',
        verticalalignment='center',
        transform=ccrs.Geodetic())
  ax.set_xticks([45, 55, 65, 75, 85], crs=ccrs.PlateCarree()) # x坐标标注
  ax.set_yticks([35, 45, 55], crs=ccrs.PlateCarree()) # y 坐标标注
  lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=True)
  lat_formatter = LatitudeFormatter()
  ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter)
  ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)
  plt.title('GDP TEST')
  plt.savefig("gdb.png")
  plt.show()
def run_excel():
  if os.path.exists("SURF_CHN_MUL_HOR_STATION.xlsx"):
    read_excel("SURF_CHN_MUL_HOR_STATION.xlsx")
  else:
    download_file(dataurl)
    read_excel("SURF_CHN_MUL_HOR_STATION.xlsx")
def run_shp():
  if os.path.exists("ne_10m_admin_0_countries"):
    gdp("ne_10m_admin_0_countries/ne_10m_admin_0_countries.shp")
  else:
    download_file(shpurl)
    unzip('ne_10m_admin_0_countries.zip', "ne_10m_admin_0_countries")
    gdp("ne_10m_admin_0_countries/ne_10m_admin_0_countries.shp")
if __name__ == '__main__':
  # download_file(dataurl)
  # download_file(shpurl)
  # cas = get_record('SUBREGION', 'Central Asia')
  # print([r.attributes['ADMIN'] for r in cas])
  # read_excel('SURF_CHN_MUL_HOR_STATION.xlsx')
  # gdp()
  run_excel()
  run_shp()

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

相关文章

Python 性能优化技巧总结

1.使用测量工具,量化性能才能改进性能,常用的timeit和memory_profiler,此外还有profile、cProfile、hotshot等,memory_profiler用了...

用python实现简单EXCEL数据统计的实例

用python实现简单EXCEL数据统计的实例

任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人。 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码: import xlrd workbook =...

Python计算一个给定时间点前一个月和后一个月第一天的方法

本文实例讲述了Python计算一个给定时间点前一个月和后一个月第一天的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: python如何获取一个时间点的前一个月和后一个月,网上虽然有很多教程,但是...

python实现的一个p2p文件传输实例

考虑到我手上的服务器逐渐的增多,有时候需要大规模的部署同一个文件,例如因为方便使用systemtap这个工具定位问题,需要把手上几百台服务器同时安装kernel-debuginfo这个包...

web.py获取上传文件名的正确方法

直接切入主题,从HTML页面上传文件,Python接收处理。但其中发现有些小问题,把它写出来,算是积累吧! HTML页面代码: 复制代码 代码如下: <form action="/...