지오판다스 crs 변환법 및 geopandas 기본 함수

지오데이터프레임 좌표계 변환

 

`geopandas`를 사용하여 `GeoDataFrame`의 좌표 기준계(CRS)를 설정하는 방법은 `.set_crs()` 메서드를 사용하는 것이다.

다음은 예시 코드이다

import geopandas as gpd

# Shapefile에서 GeoDataFrame 생성

gdf = gpd.read_file(‘shapefile의/경로.shp’)

# GeoDataFrame의 좌표 기준계(CRS) 설정

gdf = gdf.set_crs(‘epsg:4326’)

# GeoDataFrame의 좌표 기준계(CRS) 출력

print(gdf.crs)

이 예시에서 `gpd.read_file()`을 사용하여 shapefile을 읽고 `GeoDataFrame`을 생성한다. 그런 다음 `.set_crs()` 메서드를 사용하여 `GeoDataFrame`의 좌표 기준계(CRS)를 `epsg:4326`로 설정한다. 마지막으로, `GeoDataFrame`의 `crs` 속성을 출력하여 올바르게 설정되었는지 확인한다.

또한 원본 코드 예시에서처럼 `GeoDataFrame` 생성 중에도 좌표 기준계(CRS)를 설정할 수 있다.

 

geopandas 기본 함수 사용법

 

`geopandas`는 `GeoDataFrame`과 함께 사용할 수 있는 다양한 함수와 옵션을 제공한다. 여기에는 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지 함수가 있다:

`gpd.GeoDataFrame(geometry, crs)`: 지오메트리 열을 포함한 `DataFrame`으로부터 새로운 `GeoDataFrame`을 생성한다.

– `gdf.plot()`: `GeoDataFrame`의 지오메트리를 그래프로 표시한다.

– `gdf.to_file()`: `GeoDataFrame`을 다양한 파일 형식(예: Shapefile, GeoJSON, KML)으로 파일로 저장한다.

– `gdf.buffer(distance)`: `GeoDataFrame`의 지오메트리 주변에 버퍼를 생성한다.

– `gdf.centroid`: `GeoDataFrame`의 지오메트리의 중심점을 계산한다.

– `gdf.distance(other)`: 두 개의 `GeoDataFrame`의 지오메트리 사이의 거리를 계산한다.

– `gdf.intersection(other)`: 두 개의 `GeoDataFrame`의 지오메트리의 교차점을 계산한다.

– `gdf.to_crs(crs)`: `GeoDataFrame`의 지오메트리를 새로운 좌표 기준계(CRS)로 재투영한다.

– `gdf.sjoin(other)`: 두 개의 `GeoDataFrame` 간에 공간 조인을 수행한다.

– `gdf.clip(other)`: `GeoDataFrame`의 지오메트리를 다른 `GeoDataFrame`의 지오메트리로 클리핑한다.

– `gdf.plot(ax)`: 지정된 Matplotlib `Axes` 객체에 `GeoDataFrame`의 지오메트리를 그래프로 표시한다.

이것은 `geopandas`에서 제공하는 많은 함수 중 일부 예시입니다. 더 많은 함수와 자세한 정보는 `geopandas` 문서를 참조하면된다: https://geopandas.org/.

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