ricco

安装与更新

pip install ricco
pip install ricco -U # 或
pip install ricco --upgrade

文档

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便捷方法介绍

数据读写

自动识别文件类型进行读写

1. 万能读取数据文件：rdf()

• 支持.xls/.xlsx/.csv/.parquet/.shp/.ovkml等多种文件格式

from ricco import rdf

df = rdf('/path/test.csv')

1. 读取文件夹中的数据：rdf_by_dir()

• 适用于读取的文件夹中数据结构相同的多个数据，可指定扩展名，如不指定则读取所有文件；
• 支持的文件格式与rdf()相同

from ricco import rdf_by_dir

df = rdf_by_dir('/path_dir/', exts=['.csv'])

1. 文件保存：to_file()

• 根据扩展名可自动报错多种格式的文件，支持的文件格式与rdf()相同
• 可自动新建目录，避免了文件保存时需要手动创建目录的麻烦

import pandas as pd
from ricco import to_file

df = pd.DataFrame()
to_file(df, '/path/test.csv')

文件处理

1. 文件拆分：split2x()

• 将文件拆分为多个文件，放置在与文件同名目录下
• 支持的文件格式与rdf()相同，默认'.csv'

from ricco import split2x

split2x('/path/test.csv', chunksize=1000)
split2x('/path/test.csv', parts=3)

1. 文件批量拆分：reshape_files()

将文件夹的文件大小进行统一拆分，并可传入自定义处理函数

from ricco import reshape_files


def process(df):
  return df


# 将'/path_dir/'中的文件，拆分为大小为1000的 csv 文件，并保存在'/path_dir_to/'目录下，处理过程中调用 'process' 方法
reshape_files(
    from_dir='/path_dir/',
    to_dir='/path_dir_to/',
    to_ext='.csv',
    chunksize=1000,
    func=process,
)

1. 万能格式转换：file_to_x()

批量转换可使用dir_file_to_x()

from ricco import file_to_x

# 将csv转为Excel文件，保存在相同目录下
file_to_x('/path/test.csv', to_ext='.xlsx')

地理处理

自动识别地理格式并进行转换，节省时间

1. 自动转为shapely格式：auto2shapely()

将带有地理信息的数据，自动转为 shapely 格式的GeoDataframe，地理格式可以为wkb/wkt/geojson等

from ricco import auto2shapely
from ricco import rdf

df = rdf('./test.csv')
auto2shapely(df)  # Return: GeoDataframe

1. shapely转为任意格式：shapely2x()

from ricco import rdf
from ricco import shapely2x

df = rdf('./test.csv')
# 转为wkb格式的Dataframe
shapely2x(df, geometry_format='wkb')  

1. 自动转为任务任意地理格式：auto2x()

from ricco import rdf
from ricco import auto2x

df = rdf('./test.csv')
# 转为wkb格式的Dataframe
auto2x(df, geometry_format='wkb')

空间计算

1. 投影变换：projection()

根据经纬度自动获取 epsg code 进行投影，也可以指定城市和 epsg code 进行投影； 该方法是对geometry列进行投影， 如需要对经纬度进行投影，请使用projection_lnglat()方法

from ricco.geometry.df import projection

1. 面积计算：get_area()

自动地理转换、投影、计算面积，新增面积列area，不改变原数据

from ricco.geometry.df import get_area

1. 近邻分析：nearest_kdtree()和nearest_neighbor()

计算一个数据集中的元素到另一个数据集中全部元素的最短距离（单位：米）, 同时可进行其他统计

from ricco.geometry.df import nearest_kdtree
from ricco.geometry.df import nearest_neighbor

1. buffer计算：buffer()

生成指定半径的buffer的geometry列

from ricco.geometry.df import buffer

1. 空间统计：spatial_agg()

对面数据覆盖范围内的点数据进行空间统计

from ricco.geometry.df import spatial_agg

1. 空间连接打标签：mark_tags_v2()

from ricco import rdf
from ricco import mark_tags_v2

df_poi = rdf('./poi.csv')
df_plate = rdf('./plate.csv')

# 给POI数据打上plate_name的标签
mark_tags_v2(df_poi, df_plate, col_list='plate_name')