Python操作Shapefile文件庫推薦

1. PyShp (pyshp)

• 特點：純Python實現，無外部依賴，輕量級，支持完整的Shapefile格式（shp、dbf、shx）讀寫。
• 適用場景：基礎讀寫、簡單幾何操作、文件格式轉換。
• 安裝：

  pip install pyshp
  

• 示例代碼：

  import shapefile
  # 讀取文件
  sf = shapefile.Reader("example.shp")
  shapes = sf.shapes()  # 幾何對象
  records = sf.records()  # 屬性表
  # 寫入文件
  w = shapefile.Writer("new_file.shp")
  w.field("name", "C")  # 添加字段
  w.point(120, 30)      # 添加點幾何
  w.record("Point1")    # 添加屬性記錄
  w.close()
  

  引用[1]詳細說明了PyShp的讀取流程和功能。

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2. GeoPandas

• 特點：基于Pandas的擴展，提供高級數據操作（如空間連接、空間查詢），支持直接讀寫Shapefile。
• 優勢：集成Shapely幾何操作、支持空間索引、與Matplotlib無縫結合可視化。
• 依賴：需安裝fiona（讀寫庫）、shapely（幾何操作）、pyproj（坐標轉換）。
• 安裝：

  pip install geopandas
  

• 示例代碼：

  import geopandas as gpd
  # 讀取文件
  gdf = gpd.read_file("example.shp")
  # 空間查詢（如篩選包含某點的要素）
  from shapely.geometry import Point
  point = Point(120, 30)
  result = gdf[gdf.contains(point)]
  # 寫入文件
  gdf.to_file("output.shp")
  

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3. Fiona

• 特點：基于GDAL的高性能讀寫庫，支持多種地理空間格式（包括Shapefile）。
• 適用場景：復雜格式處理、批量操作、與GDAL工具鏈集成。
• 安裝：

  pip install fiona
  

• 示例代碼：

  import fiona
  # 讀取文件
  with fiona.open("example.shp") as src:for feature in src:geometry = feature["geometry"]  # 幾何對象（GeoJSON格式）properties = feature["properties"]  # 屬性表
  # 寫入文件
  schema = {"geometry": "Point", "properties": {"name": "str"}}
  with fiona.open("output.shp", "w", "ESRI Shapefile", schema) as dst:dst.write({"geometry": {"type": "Point", "coordinates": (120, 30)}, "properties": {"name": "Point1"}})
  

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4. Shapely（輔助庫）

• 作用：處理幾何對象（如計算面積、緩沖區分析、空間關系判斷）。
• 搭配使用：常與PyShp或Fiona聯合使用。
• 示例：

  from shapely.geometry import Polygon
  polygon = Polygon([(0, 0), (1, 1), (1, 0)])
  print(polygon.area)  # 計算面積
  

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推薦選擇

• 簡單讀寫：優先選擇PyShp（代碼簡潔，依賴少）。
• 數據分析：使用GeoPandas（支持Pandas操作，適合復雜分析）。
• 高性能/多格式：選擇Fiona（需處理GDAL依賴）。

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