Obtenir des zones polygonales à l'aide de géopandas?

Étant donné une geopandas GeoDataFramecontenant une série de polygones, je voudrais obtenir la superficie en km2 de chaque entité de ma liste.

C'est un problème assez courant, et la solution habituelle suggérée dans le passé a été d'utiliser shapelyet pyprojdirectement (par exemple ici et ici ).

Existe-t-il un moyen de le faire en pur geopandas?

Si les crs du GeoDataFrame sont connus (EPSG: 4326 unité = degré, ici), vous n'avez pas besoin de Shapely, ni pyproj dans votre script car GeoPandas les utilise).

import geopandas as gpd
test = gpd.read_file("test_wgs84.shp")
print test.crs
test.head(2)

Copiez maintenant votre GeoDataFrame et changez la projection en un système cartésien (EPSG: 3857, unité = m comme dans la réponse de ResMar)

tost = test.copy()
tost= tost.to_crs({'init': 'epsg:3857'})
print tost.crs
tost.head(2)

Maintenant, la zone en kilomètres carrés

tost["area"] = tost['geometry'].area/ 10**6
tost.head(2)

Mais les surfaces de la projection Mercator ne sont pas correctes, donc avec d'autres projections en mètres.

tost= tost.to_crs({'init': 'epsg:32633'})
tost["area"] = tost['geometry'].area/ 10**6
tost.head(2)

Je crois que oui. Les éléments suivants devraient fonctionner:

gdf['geometry'].to_crs({'init': 'epsg:3395'})\
               .map(lambda p: p.area / 10**6)

Cela convertit la géométrie en une projection à surface égale, récupère la shapelyzone (renvoyée en m ^ 2) et la transforme en km ^ 2 (cette dernière étape est facultative).