스킬 geopandas
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GeoPandas는 지리적 작업을 위해 pandas를 확장합니다. shapefile, GeoJSON, PostGIS 데이터 읽기를 지원합니다. 공간 조인, 버퍼 분석, 좌표 변환을 수행하고 matplotlib 통합으로 계급분포도를 생성할 수 있습니다.
지원: Claude Codex Code(CC)
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스킬 ZIP 다운로드
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Claude에서 업로드
설정 → 기능 → 스킬 → 스킬 업로드로 이동
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토글을 켜고 사용 시작
테스트해 보기
"geopandas" 사용 중입니다. shapefile을 읽고 기본 정보 표시
예상 결과:
- 156개 피처가 포함된 GeoDataFrame 로드됨
- CRS: EPSG:4326 (WGS84 지리좌표계)
- 지오메트리 유형: 142개 다각형, 12개 점, 2개 다중다각형
- 범위: [-122.5, 45.5] ~ [-122.0, 45.9] (경도, 위도)
- 샘플 속성: name, population, zoning_code
보안 감사
안전v4 • 1/17/2026
Documentation-only skill containing markdown files with Python code examples. All 228 static analyzer findings are false positives: the analyzer misinterpreted Python API calls (gdf.to_crs, gdf.geometry.buffer) as shell commands, EPSG geospatial codes as cryptographic algorithms, and attribute access operations as system reconnaissance. No executable code or security risks present.
10
스캔된 파일
2,918
분석된 줄 수
2
발견 사항
4
총 감사 수
위험 요인
🌐 네트워크 접근 (5)
⚙️ 외부 명령어 (179)
references/crs-management.md:7 references/crs-management.md:9-16 references/crs-management.md:16-22 references/crs-management.md:22-24 references/crs-management.md:24-28 references/crs-management.md:28-34 references/crs-management.md:34-36 references/crs-management.md:36-43 references/crs-management.md:43-47 references/crs-management.md:47-49 references/crs-management.md:49-67 references/crs-management.md:67-75 references/crs-management.md:75-81 references/crs-management.md:81-85 references/crs-management.md:85-100 references/crs-management.md:100-108 references/crs-management.md:108-121 references/crs-management.md:121-127 references/crs-management.md:127-138 references/crs-management.md:138-146 references/crs-management.md:146-155 references/crs-management.md:155-161 references/crs-management.md:161-164 references/crs-management.md:164-170 references/crs-management.md:170-176 references/crs-management.md:176-180 references/crs-management.md:180-183 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SKILL.md:235-244 SKILL.md:244-245
감사자: claude 감사 이력 보기 →
품질 점수
45
아키텍처
100
유지보수성
83
콘텐츠
19
커뮤니티
100
보안
91
사양 준수
만들 수 있는 것
공간 데이터 분석
공간 피처 조인, 면적 계산, 교차점 식별을 통해 데이터셋의 지리적 패턴 분석.
도시 개발 매핑
shapefile 로드, 연구 영역 클리핑, 경계 디졸브, 출판용 계급분포 지도 생성.
환경 영향 연구
여러 공간 데이터셋 결합, 오버레이 분석 수행, 좌표 변환으로 시간에 따른 변경 사항 추적.
이 프롬프트를 사용해 보세요
데이터 로드 및 탐색
shapefile을 읽고 CRS, 지오메트리 유형, 기본 통계 표시
공간 조인 수행
intersects 조건자를 사용하여 공간 조인으로 점 위치를 다각형 경계에 조인
버퍼 분석 생성
모든 피처 주변에 500미터 버퍼를 생성하고 총 버퍼 면적 계산
대화형 지도 구축
인구 값으로 색상화된 계급분포 레이어가 있는 대화형 folium 지도 생성
모범 사례
- 공간 연산 전에 항상 CRS를 확인하고 정확한 면적 및 거리 측정을 위해 투영 CRS로 재투영하세요
- 대규모 데이터셋의 성능을 향상시키 위해 공간 인덱스 및 bbox 필터링을 파일 읽기 중에 사용하세요
- 복잡한 연산 전에 .is_valid로 지오메트리 유효성을 검증하고 .buffer(0)를 사용하여 유효하지 않은 피처를 수정하세요
피하기
- 지리 CRS(EPSG:4326)를 사용하여 면적이나 거리를 계산하지 마세요 - 결과가 도(degree)로 의미 없는 값이 됩니다
- 지오메트리 유효성을 무시하지 마세요 - 유효하지 않은 다각형이 공간 조인에서 예상치 못한 결과를 일으킬 수 있습니다
- 생산 데이터에 Shapefile 형식을 사용하지 마세요 - 2GB 파일 크기 제한이 있고 날짜/시간 지원이 취약합니다
자주 묻는 질문
GeoPandas는 어떤 형식을 읽을 수 있나요?
GeoPandas는 Shapefile, GeoJSON, GeoPackage, KML, Parquet, Feather를 읽고 SQL 쿼리를 통해 PostGIS를 지원합니다. fsspec을 통한 클라우드 스토리지도 지원됩니다.
좌표계 간에 어떻게 변환하나요?
gdf.to_crs(new_crs)를 사용하여 좌표를 변환합니다. EPSG 코드(3857), 권한 문자열(EPSG:4326), WKT, PROJ 문자열을 허용합니다.
공간 조인 유형의 차이점은 무엇인가요?
sjoin은 조건자 기반 매칭(intersects, within, contains)을 사용합니다. sjoin_nearest는 가장 가까운 피처를 찾습니다. 출력을 제어하려면 how='inner' 또는 'left'를 사용하세요.
면적 계산이 왜 잘못되나요?
EPSG:4326와 같은 지리 CRS는 미터가 아닌 도(degree)로 측정합니다. 면적을 계산하기 전에 투영 CRS(UTM, Albers)로 재투영하세요.
대화형 웹 지도를 생성할 수 있나요?
네, .explore() 메서드를 folium과 함께 사용하여 툴팁, 범례, 여러 레이어가 있는 대화형 지도를 생성하고 HTML로 저장할 수 있습니다.
읽기 중에 데이터를 어떻게 필터링하나요?
바운딩 박스 필터링에는 bbox 매개변수를 사용하고, 행 제한에는 rows, 속성 선택에는 columns, SQL 스타일 필터링에는 where를 사용하세요.