（數據科學學習手札93）利用geopandas與PostGIS進行交互

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1 簡介

　　PostGIS做爲postgresql針對地理空間數據的拓展功能，能夠幫助咱們有效管理和固化空間矢量數據，以及開展空間數據分析，而geopandas做爲Python生態中優秀的空間數據分析處理工具，天然在與PostGIS進行交互方面開發了相應的功能。

　　本文就將針對如何利用geopandas向PostGIS空間數據庫寫入及讀取矢量數據進行介紹。

圖1

2 geopandas與PostGIS進行交互

　　爲了能在geopandas中與postgresql和PostGIS創建鏈接，請確保如下3個庫已經安裝：

pip install sqlalchemy, psycopg2, geoalchemy2

　　接下來咱們須要保證postgresql中存在能夠鏈接的空間數據庫，在pgAdmin界面內新建數據庫，譬如這裏咱們新建數據庫demo：

圖2 圖3

　　點擊保存成功建立數據庫以後，要注意這時咱們的demo數據庫只是個普通的postgresql數據庫，是不支持空間相關功能的，在對應數據庫上右鍵打開查詢工具：

圖4

　　在彈出的界面中輸入CREATE EXTENSION postgis;並執行，成功以後咱們的數據庫就變成了空間數據庫，支持空間相關的各類功能：

圖5

　　至此咱們的準備工做就已結束，接下來咱們就能夠直接在geopandas中讀寫PostGIS數據表。

2.1 利用geopandas向PostGIS寫入數據

　　爲方便演示，這裏咱們以簡化版的重慶市區縣矢量面數據爲例，首先咱們導入所需的geopandas（注意geopandas版本必須大於等於0.8.0）與sqlalchemy（後者用於建立數據庫鏈接），並讀入重慶市.geojson文件，你能夠在開頭的Github倉庫找到它：

圖6

　　接着咱們來演示如何經過geopandas向PostGIS推送矢量信息表，使用到的API爲to_postgis()，其主要參數以下：

name：字符型，用於指定推送到PostGIS後的表名稱

con：sqlalchemy.engine.Engine對象，用於創建與數據庫的鏈接

if_exists：字符型，用於指定當數據庫中已存在同名表時的相應策略，'fail'表示拋出錯誤，'replace'指替換，'append'指向原表追加，默認爲fail

schema：字符型，用於指定schema，默認爲'public'

index：bool型，用於指定是否保留index信息

index_label：字符型或序列，當index被設置爲True時爲index信息指定字段名稱

　　首先須要利用sqlalchemy中的create_engine來建立數據庫鏈接，傳入字符串包含了數據庫類型、用戶名、密碼、主機IP、端口以及數據庫名稱，格式爲：

數據庫類型://用戶名:密碼@主機IP:端口/數據庫名稱

　　對應本例：

圖7

　　在pgAdmin中隨即就能查看到剛纔寫入的數據表：

圖8 圖9

2.2 利用geopandas從PostGIS讀取數據

　　從PostGIS中讀取數據要用到另外一個API，對應geopandas的read_postgis()，其主要參數以下：

sql：字符型，對應從空間數據庫中提取數據的SQL語句

con：同to_postgis()

geom_col：字符型，用於指定將哪一列做爲GeoDataFrame的矢量列

crs：用於指定座標參考系，同GeoDataFrame的座標參考系設定方式

index_col：字符型或列表，用於指定將哪些列做爲索引

parse_dates：列表，用於預解析時間類型數據

　　接着咱們從PostGIS中讀取剛纔寫入的表：

圖10

　　簡簡單單，咱們就實現了與PostGIS的交互。

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