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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonでシェープファイルを読み込んで出力する時に属性の定義を変えないようにしたい

xail2222

総合スコア1508

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/03/08 21:29

編集2021/03/09 14:00

前提・実現したいこと

shpファイルをgeopandasで読み込んで出力する時に、属性定義を変えないようにしたい
ある程度は出来ていると思うのですが充分でないならもう少し改善したい。
また、他の方法等もあれば知りたいです。
よろしくお願いします。

該当のソースコード

python

1import geopandas as gpd 2 3data_frame=gpd.GeoDataFrame.from_file(r"C:\work\sample01\result\sample4.shp") 4 5# これだけだと属性定義が変わる 6data_frame.to_file(r"C:\work\sample01\result\sample4_2.shp") 7 8 9# gdalで読み込んで定義を取得すると、属性定義が保持される 10import osgeo.ogr as ogr 11import osgeo.osr as osr 12 13driver = ogr.GetDriverByName("ESRI Shapefile") 14data_source = driver.Open(r"C:\work\sample01\result\sample4.shp") 15layer=data_source.GetLayer() 16 17## gdalとgeopandasの型の対応。これ対応あってます?足りない?。 18## いや、これだと保持されないな…シェープファイルなら、これだけも要らないかな 19dict_field_type={ 20ogr.OFTInteger:'int', # Simple 32bit integer. 21ogr.OFTReal:'float', # Double Precision floating point. 22ogr.OFTString:'str', # String of ASCII chars. 23ogr.OFTWideString:'str', # deprecated 24ogr.OFTDate:'date', # Date. 25ogr.OFTTime:'time', # Time. 26ogr.OFTDateTime:'datetime', # Date and Time. 27ogr.OFTInteger64:'int', # Single 64bit integer. 28} 29 30## gdalで型定義を読み込み、geopandasのschemaの要素を作成 31dict_type ={} 32layer_defn = layer.GetLayerDefn() 33for column in range(layer_defn.GetFieldCount()): 34 field_defn=layer_defn.GetFieldDefn(column) 35 str_name=field_defn.GetName() 36 int_type=field_defn.GetType() 37 int_width=field_defn.GetWidth() 38 int_precision=field_defn.GetPrecision() 39 if int_type == ogr.OFTReal: 40 dict_type[str_name]=dict_field_type[int_type] + ':' + str(int_width) + '.' + str(int_precision) 41 elif type in [ogr.OFTInteger,ogr.OFTInteger64,ogr.OFTString]: 42 dict_type[str_name]=dict_field_type[int_type] + ':' + str(int_width) 43 else: 44 dict_type[str_name]=dict_field_type[int_type] 45 46## schemaを作成 47schema=gpd.io.file.infer_schema(data_frame) 48for str_name in dict_type: 49 schema['properties'][str_name]=dict_type[str_name] 50 51## schemaを指定して出力 52data_frame.to_file(r"C:\work\sample01\result\sample4_3.shp",schema=schema) 53 54

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python 3.9.2
GDAL 3.2.1
geopandas 0.8.2

OGRFieldTypeの一覧

ここにある全てを対応した方がいいと思うのですが
geopandas側での記述方法がわからないです…

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オリジナルのシェープファイルからスキーマを取得して、geopandas からの書き出し時に渡す、という方法は同じなのですが、スキーマの取得を簡略化する、以下のような方法もあります。

python

1import fiona 2import geopandas as gpd 3 4fp = r"C:\work\sample01\result\sample4.shp" 5data_frame = gpd.read_file(fp) 6 7with fiona.open(fp) as source: 8 data_frame.to_file(r"C:\work\sample01\result\sample4_3.shp", schema=source.schema)

fiona は geopandas の依存ライブラリです。シェープファイルの読み込みは実際には fiona が行っています。fiona 自身も GDAL/OGR に依存しています。

fiona がシェープファイルを読み込んだ時点ではスキーマを保持しているのですが、geopandas オブジェクトが作られる時点で失われます。

ここでは改めて fiona でシェープファイルを開き直して、スキーマを取得しています。

投稿2021/03/10 12:59

etherbeg

総合スコア1195

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xail2222

2021/03/10 13:09

回答ありがとうございます。 fiona は、使ったことがなかったのですが説明は理解できました。 print(source.schema['properties']) で想定通りの結果が返ってきました。 fionaも勉強していこうと思います。
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