导入csv到R，提取多边形，并用googlePolylines包解码 - 腾讯云开发者社区

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左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图

今天要讲解的主角是R语言中的sf包和Python中的geopandas库。...shp数据源导入所依赖的maptools包已经快要被遗弃了，而geom_ploygon、gemo_map函数所支持的数据结构复杂难懂，无论是对于初学者还是老手们都是一种挑战，需要做大量的数据合并、转换、...<- join(china_map1, xs, type = "full") #导入业务数据 province_city csv("D:/R/rstudy/Province/chinaprovincecity.csv...") mydata csv("D:/R/rstudy/Province/geshengzhibiao.csv") china_data 包同时支持导入shp素材和json素材，导入之后得数据结构与R语言中得sf导入之后得结构是一致得，地理多边形边界点信息都被压缩成了一个非常整齐的列表存储，列表内每一个单独的子项目都代表着一个多边形

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（数据科学学习手札64）在jupyter notebook中利用kepler.gl进行空间数据可视化

kepler.gl的使用方式： from keplergl import KeplerGl #创建一个KeplerGl对象 map1 = KeplerGl(height=500) #激活KeplerGl对象到jupyter...在之前已经初始化的map1的基础上，将数据表读入并利用add_data()方法传入作为图层layer1： import pandas as pd df1 = pd.read_csv('datatable.csv...skpler.gl会对csv格式的文件的字段类型进行推断，一定要在代表经纬度信息的字段名称中加上对应的lat、lng部分，否则导入数据后并不能自动识别为可能的图形对象，skpler.gl中主要用手动的方式来调整显示哪些对象...要显示什么对象隐藏什么对象可以全部依靠手动在菜单栏中调整对应的属性，也可以通过json格式传入config参数来实现，我们提取上面可视化结果下map1的config参数，再在初始化一个新的窗体时直接用字典传入参数...： import keplergl with open('geojson-data.json', 'r') as f: geojson = f.read() map_1 = keplergl.KeplerGl

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（数据科学学习手札64）在jupyter notebook中利用kepler.gl进行空间数据可视化

一、简介　　kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具，是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具，通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在jupyter...kepler.gl的使用方式： from keplergl import KeplerGl #创建一个KeplerGl对象 map1 = KeplerGl(height=500) #激活KeplerGl对象到jupyter...会对csv格式的文件的字段类型进行推断，一定要在代表经纬度信息的字段名称中加上对应的lat、lng部分，否则导入数据后并不能自动识别为可能的图形对象，skpler.gl中主要用手动的方式来调整显示哪些对象...、以什么格式显示，通过一番简单的手动调整我们得到下面的图像：　　要显示什么对象隐藏什么对象可以全部依靠手动在菜单栏中调整对应的属性，也可以通过json格式传入config参数来实现，我们提取上面可视化结果下...： import keplergl with open('geojson-data.json', 'r') as f: geojson = f.read() map_1 = keplergl.KeplerGl

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Python可视化与basemap数据地图系列1

ggplot2绘图包（geom_polygon），唯一不足的是它是一个底层构建工具，所有的多边形映射都需要手动构造循环（目前还没有发现比较好用的基于basemap的扩展工具），作图效率与速度上自然无法媲美...#Login successfully as 杜雨 #提取微信好友信息： friends = itchat.get_friends(update=True) df_friends...= pd.DataFrame(friends) df_friends.to_csv("wechat_friends.csv",encoding = "utf_8_sig") #friends = pd.read_csv...("D:/R/rstudy/Province/chinaprovincecity.csv",encoding = "gbk") Domestic = Domestic.merge(point_data.loc...plt.show() #显示图表整个内容中涉及到的bou2_4p.shp,chinaprovincecity.csv均为之前推送过的R语言

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七.网络爬虫之Requests爬取豆瓣电影TOP250及CSV存储

(r) 输出结果如下图所示： ---- 4.响应内容 requests会自动解码来自服务器的内容，并且大多数Unicode字符集都能被无缝地解码。...1.导入包如果没有安转 requests , 可以使用pip直接安转。...，需要在复制到的xpath后面加上 /@href , 指定提取链接。...1.CSV文件写基本流程如下：导入CSV模块创建一个CSV文件对象写入CSV文件关闭文件 # -*- coding: utf-8 -*- import csv c = open("test-...文件读基本流程如下：导入CSV模块创建一个CSV文件对象读取CSV文件关闭文件 # -*- coding: utf-8 -*- import csv c = open("test-01.csv

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一篇文章教你搞定JSON素材，从此告别SHP时代~

可是json文件遵循的JS语法，导入R中之后，全部被强制转化为各种嵌套的list、data.frame、array等混合体，如果没有对R数据结构很好的把握，基本看上一眼就绝望了。...R中打开的json数据 ? 网页渲染后的json数据代码 ?...虽然难以理解，但是又不得不用，所以再难也得拿下~ 这里先说明一下，Json数据格式分为两类，一类是geojson，内部的数据类型显示FeatureCollection，这种类型数据文件里面直接存储的是解码后的经纬度数据...变量便于和各区合并 mymapdata<-merge(mapdata,city) 合并边界点数据和各区名称与分组依据（主要是ggplot映射时作为分组变量使用）因为各区的行政中心经纬度未知，这里暂时提取多边形中心作为其参考值...但是针对省级边界的json数据文件，相对就要复杂得多，因为很多省份内的城市辖区可能地域上是分割开的（比如河北的廊坊、安徽的铜陵等），但是R语言通过多边形映射的时候，是将分离的多边形分别定义（依据就是上面的

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R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐的布局，使用st_read（）导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据框，拥有整齐的行列，这些行列中包含着数据描述和几何多边形的边界点信息。...接下来通过案例演示来解释以上原理：通常我们制作一个数据地图的方式如下： shapefile文件导入： setwd("D:/R/rstudy/CHN_adm") china_map<-readShapePoly...("CHN_adm1.shp") Warning message: use rgdal::readOGR or sf::st_read 当我使用sp包导入shp数据集时，R提示以上warning，也就意味着这种传统的方式在不久的将来就会被遗弃...rgdal包可以替代sp包导入shp数据（事实上它也支持json数据的导入，似不似很强大），而sf包则是新崛起，支持sf对象格式导入的包，而且ggplot2率先给这个包开了绿灯，直接创建了geom_sf...R语言中可以制作数据地图的包有很多（我长用到的）： #需要自己准备数据地图素材： map() ggplot(china_map1)+geom_line() #只能做轮廓图 ggplot(china_map1

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TW洞见 | 可视化你的足迹

Photos的实现里，数据被存储在了好几个SQLite数据库文件中，不过问题不大，我们只需要写一点Ruby代码就可以将数据转化为标准格式，这里使用GeoJSON，GeoJSON既可以方便人类阅读，也可以很方便的导入到...转换为GeoJSON 方便以后的转换起见，我们将这个文件转换成GeoJSON（其实很多客户端工具可以支持CSV的导入，不过GeoJSON更为标准一些）。 ?...首先使用QGIS的插件MMQGIS的生成多边形图层功能(Create -> Create Grid Layer)，为了处理速度，我们可以将地图放大到一定范围（我选择西安市，我在这里活动比较密集）。...其实在这个过程中，绝大多数多边形是不包含任何数据的，我们需要过滤掉这些多余的多边形，这样可以缩减绘制地图的时间。我们可以将这个文件导入到PostGIS中进行简化： ?...这里的shp2pgsql命令是GDAL工具包提供的命令，用以将Shapefile导入到PostGIS中，你可以通过 ? 来安装。

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R语言18讲(三)

目前数据源太多了,数据源的格式也非常之多,幸好R的兼容性非常好,能从各种不同的数据源中获取数据,这里只简单介绍几个比较常用的数据导入方式 1.导入CSV格式数据 read.csv("E:\\课件\\11....csv")引号下面就是你要导入的文件的路径.当如果文件存放R的工作空间时,便可以直接忽略路径,在引号下写出文件名和后缀即可如 read.csv("21.csv")导入其他格式数据也是如此,当没有写路径时...,R会默认在工作空间里导入同名文件. 2.导入Excel文件方法一.安装并加载RODBC包使用odbcConnectExcel("E:\\课件\\11.csv")但只适用于32位系统的电脑....方法二.将Excel文件另存为CSV文件导入 3.导入数据库文件方法一:安装并加载RODBC包使用odbcConnect("数据源名称",uid = "用户名",pwd="密码")连接,并使用sqlFetch...n=100代表提取前100行这时我们便已经成功导入数据到R中了.

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【机器学习-无监督学习】自编码器

mathbb R^d 。...因此，我们可以用神经网络来直接学习编码器和解码器，并用反向传播等方式自动更新其参数，这就是自编码器。下面，我们来具体讲解自编码器的结构和训练方式。...考虑到编码与解码过程的对称性，设编码器的隐藏层大小依次为 h_1,\cdots,h_m ，也就是说权重矩阵的维度为 d\times h_1,h_1\times h_2,\cdots,h_m\times...首先，我们导入必要的库和数据集。...mnist_train = pd.read_csv("mnist_train.csv") mnist_test = pd.read_csv("mnist_test.csv") # 提取出图像信息，并将内容从

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数据迁移利器登场！Elasticdumpv6.110震撼发布，助你轻松搬迁大数据！

://es.com:9200/template-filter \ --output=templates.json \ --type=template # 将模版导入到ES中 elasticdump...production.es.com:9200/my_index \ --output=/data/my_index.json \ --fileSize=10mb # 从 Amazon S3 导入到...数据导入到ES中 elasticdump \ # csv:// prefix must be included to allow parsing of csv files # --input "...（默认：false） --csvIdColumn 提取记录标识符（id）的列名。...如果为 true，则在请求中添加一个 Accept-Encoding 头以请求服务器的压缩内容编码（如果尚未存在），并解码响应中的支持内容编码。

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ggplot2绘制多边形热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节通过一个案例来介绍如何绘制多边形热图，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(camcorder) library(RColorBrewer) 导入数据 scurvy csv('scurvy.csv...<- expand.grid(x = 1:5 + 0.5, y = 1:6 + 0.5) 数据可视化 ggplot(scurvy_long %>% unnest(c(x, y))) + # 绘制多边形

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R语言数据地图——全球填色地图

R语言环境: R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/ggplot2 2.1.0 代码过程：加载功能所需支持的工具包： library(ggplot2) library(plyr)...： mydata csv("C:/rstudy/wold_map/Region_map.csv") #读取指标数据，csv格式 world_data <- join(world_map_data...以上的语法有几点需要提示一下：第一、代码中带#号后的文本是R语言认可的注释语句，带运行代码的时候不必清除，可以直接跑。...第二、由于全球地图呈现的信息比较丰富，所有的海岛和群岛信息全部都会上色，特别是北欧、北美（加拿大）、大洋洲这些多岛屿、群岛低于会有大量的密集分布的小岛，而填色代码在填充时，多边形线条填充为灰色，造成很多地区边界以及岛链出现大面积黑灰色...看起来比刚才由low="white"到high="steelblue"看着舒服一些。

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你还在为Python中文乱码而感到烦恼？今天老司机给你讲讲！

明文(str)和字节(bytes)数据之间的转换关系就是编码和解码，从str到bytes叫编码，用encode命令，从bytes到str叫解码，用decode命令。...刚整理了一套2018最新的0基础入门和进阶教程，无私分享，加python学习q-u-n ：二二七，四三五，四五零即可获取，内附：开发工具和安装包，以及系统学习路线图那么不同的编码数据能否相互转换呢，...这里推荐一个第三方库chardet ，使用“pip install chardet”命令安装后导入该库，使用detect方法来判断字节数据的编码格式。...常见问题及解决方法看完了上面的内容我们可能已经察觉到，平时遇到的编码问题大多数都是编码与解码方式不一致造成的，下面我们就针对python编程过程中一些常见的编码问题来举例说明。...3.巧用errors参数问题描述：如果找到了文件的编码并用对应的方式进行编码和解码就一定不会出错吗？

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对，你没看错，真的有这种操作~

最近翻看突然发现少了一个知识点，就是分面中没有讲填充多边形分面的应用，虽然其理念跟其他的常用图表类型一致。...但是鉴于多边形填充本身就比较复杂，再加上分面肯定能把大部分小伙伴儿绕晕，这里还是亲自实践一篇案例详细讲解一下实际用法。...一篇全是代码的数据可视化案例小魔方不想跟你说话，并向你扔了一堆代码~~~ 地图可视化之——移花接木为了演示方便，今天这篇使用纯模拟数据：加载包： library("ggplot2...") library("plyr") library("ggthemes") library("rgdal") library("dplyr") 导入中国省界地图： setwd("D:/R/rstudy...province_city csv("D:/R/rstudy/Province/chinaprovincecity.csv") province_city<-province_city

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爬虫练习题（一）

Network 网络是展现网页数据包的地方，找网址相同的数据包，点开 response 响应内容，这也是页面源码。...然后，我们用 import 导入 urllib.request 模块，Ctrl+Alt+L 可以让代码变规范。...构建好 URL 后，可以打印发起请求 zlf = urllib.request.Request(url,headers=headers)，构建请求对象，实例化请求对象，并用变量接收 response...= urllib.request.urlopen(zlf) 拿到响应内容，最后，用 with open 保存，文件名，'w'写入(模式默认只读'r'),encoding(编码格式，怎么解码怎么写),as...后面取别名， read 把数据以字节形式提取出来，后面可以转码用 decode

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R语言可视化——ggplot绘制中心密度辐射图

) library(maptools) library(ggmap) 接下来导入两个数据集：其中一个是中国省级边界轮廓图，早期关注过数据小魔方的用户大概都知道，我曾经共享过一个名为...rstudy的文件包（我在刘万祥老师的公众号里发现的，现在应该也还可以获取），如果手上没有数据可以添加魔方学院的QQ群，在群共享里查找R语言资料。...导入数据集： china_map<-readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") #地图数据 china_map1 <- fortify(china_map)...#转换为数据框 datacsv(file="D:\\R\\map\\MoveChart\\cityvaluetop10.csv",header=T) #城市指标数据 ?...针对本图表类型，核心参数是第二个geom_polygon()中的fill = ..level..和stat="density_2d"统计变换，使得多边形图转换成为二维水平密度图，但是至今我还没有搞懂里面的算法是什么样的

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为了提取pdf中的表格数据，python遇到excel，各显神通！

excel提取pdf表格数据最好用office365版本，office2016版本的会没有来自PDF这个选项,且不会出现导航器界面，它会连文本一起导入，无法直接选择需要导入的表格，但他可以进入power...office365安装包（附教程）获取可在公众号后台发送：365 获取！ office2016版本这里先说下office2016版本的前面操作，从文件导入PDF文件： ?...这里下面需要选择所有文件，然后导入pdf文件；然后会进入power qoery编辑器，需要筛选出Table类型的表格，然后office365到将查询追加为新查询这一步时，2016版本和365版本的一样：...pdfplumber import pandas as pd 提取单个表格： pdf = pdfplumber.open(r'D:\办公自动化\wb1.pdf') page = pdf.pages[...提取多个表格： pdf = pdfplumber.open(r'D:\办公自动化\wb1.pdf') page = pdf.pages[0] pprint.pprint(page.extract_tables

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（数据科学学习手札65）利用Python实现Shp格式向GeoJSON的转换

互有重叠的两个多边形：　　互有重叠的多个多边形要素格式同多个不重叠的多边形，效果如下： ? 　　...：　　有孔的多边形在类别上也是归类到MultiPolygon，下面是一个示例： ? 　　...isinstance(r, bytes) else r for r in record] '''对齐属性与对应数值的键值对'''...isinstance(r, bytes) else r for r in record] '''对齐属性与对应数值的键值对'''...导入到Kepler.gl中进行可视化： from keplergl import KeplerGl import json with open('bou2_4p.shp-geo.json') as

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rgdal包readOGR使用

1R语言地图数据分类 R语言使用ggplot2作图，所支持的地图数据对象主要包括两类 sp： SpatialPolygonDataFrame sf: Simple feature list column...映射层是每一个行政区域的多边形边界点，按照order排序，按照group分组，多边形分界点信息是一个多层嵌套的list结构，但我们可以通过fortity函数将其装换位数据框。...SF数据特点最大特点hi是，他将每一个行政区划所对应的几何边界点封装成一个list对象，这条记录就像其他普通的文本记录一样，被排列在对应行政区划描述单元中使用sf包的st_read()函数导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据结构...，这些行列中包括了描述层和几何多边形的边界点信息。...library(dplyr) p<-choose.files() dataProjected <- readOGR(p) #读取shp文件 data1提取

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左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图

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对，你没看错，真的有这种操作~

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rgdal包readOGR使用

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