pandas 如何在Python中从OSM文件中提取和可视化数据

edqdpe6u  于 2022-11-05  发布在  Python
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我已经在我的桌面上下载了一个OpenStreetMap文件,并且我已经在Jupyter笔记本中使用了我的OSM文件。

我的密码:

import xml.etree.cElementTree as ET
osm_file = "ahmedabad_india.osm"

for event, elem in ET.iterparse(osm_file, events=("start",)):
     print(elem)
     # prints the Element 'osm' at 0x03A7DC08>
     #<Element 'bounds' at 0x03A7DDA0>
     #<Element 'node' at 0x03A7DE90>
     #<Element 'tag' at 0x03A7DF08> and so on ...

我想查看所有tags(即<'node', 'id', 'name', ...>等)的内容。
我尝试使用elem标记,但它什么也不打印。
任何人都可以帮助我弄清楚,谁来获得像节点,方式等标签的内容。

cyej8jka

cyej8jka1#

您可以通过**PyOsmium(用于处理OpenStreetMap数据的快速灵活的C++库)从.osm文件中提取所有数据,然后使用Pandas**进行处理:

代码:

import osmium as osm
import pandas as pd

class OSMHandler(osm.SimpleHandler):
    def __init__(self):
        osm.SimpleHandler.__init__(self)
        self.osm_data = []

    def tag_inventory(self, elem, elem_type):
        for tag in elem.tags:
            self.osm_data.append([elem_type, 
                                   elem.id, 
                                   elem.version,
                                   elem.visible,
                                   pd.Timestamp(elem.timestamp),
                                   elem.uid,
                                   elem.user,
                                   elem.changeset,
                                   len(elem.tags),
                                   tag.k, 
                                   tag.v])

    def node(self, n):
        self.tag_inventory(n, "node")

    def way(self, w):
        self.tag_inventory(w, "way")

    def relation(self, r):
        self.tag_inventory(r, "relation")

osmhandler = OSMHandler()

# scan the input file and fills the handler list accordingly

osmhandler.apply_file("muenchen.osm")

# transform the list into a pandas DataFrame

data_colnames = ['type', 'id', 'version', 'visible', 'ts', 'uid',
                 'user', 'chgset', 'ntags', 'tagkey', 'tagvalue']
df_osm = pd.DataFrame(osmhandler.osm_data, columns=data_colnames)
df_osm = tag_genome.sort_values(by=['type', 'id', 'ts'])

输出:

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