geopandas
Работа с геопространственными векторными данными для пространственного анализа
Также доступно от: K-Dense-AI
Анализ географических данных требует специализированных инструментов для работы с векторными геометриями, системами координат и пространственными отношениями. GeoPandas расширяет pandas, обеспечивая пространственные операции с геометрическими типами для эффективной обработки геопространственных данных.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «geopandas». Загрузить shapefile с контурами зданий и показать структуру данных
Ожидаемый результат:
- Loaded 1,245 building polygons from buildings.shp
- CRS: EPSG:4326 (WGS 84 geographic coordinates)
- Geometry types: 100% Polygon
- Bounds: (-122.52, 37.70) to (-122.35, 37.82)
- Attributes: address, height, year_built, building_type
Использование «geopandas». Объединить точки почтовых кодов с полигонами районов и подсчитать жителей
Ожидаемый результат:
- Spatial join completed: 12,450 points matched to 89 neighborhoods
- Population summed by neighborhood with aggregation statistics
- Top 5 neighborhoods by population: Downtown, Riverside, Westside, Eastview, Northgate
Аудит безопасности
БезопасноPure documentation skill containing only Markdown files with educational content about GeoPandas. All static findings are false positives: markdown code blocks (```python) were misidentified as 'Ruby/shell backtick execution', and geospatial terms triggered false 'crypto' and 'reconnaissance' alerts. No executable code, scripts, network operations, or malicious patterns exist.
Факторы риска
⚙️ Внешние команды (179)
🌐 Доступ к сети (3)
Оценка качества
Что вы можете построить
Анализ географических закономерностей
Загрузка данных переписи, выполнение пространственных объединений с данными точек интереса и выявление географических тенденций.
Обработка муниципальных границ
Обрезка данных зонирования, объединение административных границ и вычисление статистики землепользования.
Изучение перекрытия среды обитания
Объединение точек наблюдения видов с полигонами охраняемых территорий для анализа покрытия среды обитания.
Попробуйте эти промпты
Load a shapefile with geopandas and show the first rows, CRS, and geometry types.
Join point data to polygon boundaries using a spatial join where points fall within polygons.
Create a 500-meter buffer around roads and find which parcels intersect with the buffered zones.
Load GeoJSON data, reproject to appropriate CRS, calculate area, perform buffer operation, and export results to GeoPackage with Arrow acceleration.
Лучшие практики
- Всегда проверяйте CRS перед пространственными операциями и перепроецируйте в проецированную CRS для точных вычислений площади и расстояния
- Используйте параметр bbox при чтении файлов, чтобы загружать только данные в пределах интересующей области
- Проверяйте геометрии с помощью .is_valid перед выполнением пространственных операций
Избегать
- Вычисление площади или расстояния в географической CRS (градусы) без предварительного перепроецирования в проецированную CRS
- Выполнение пространственных объединений без обеспечения соответствия систем координат обоих наборов данных
- Игнорирование проблем с валидностью геометрии перед операциями наложения или буферизации
Часто задаваемые вопросы
Какие форматы геопространственных файлов поддерживаются?
С какими по размеру наборами данных может работать GeoPandas?
Интегрируется ли он с системами баз данных?
Безопасны ли мои данные при использовании этого навыка?
Почему мои вычисления площади возвращают большие числа?
Как GeoPandas сравнивается с другими ГИС-инструментами?
Сведения для разработчиков
Автор
davila7Лицензия
MIT
Репозиторий
https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/geopandasСсылка
main
Структура файлов