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1 簡介

　　PostGIS作為postgresql針對地理空間資料的拓展功能，可以幫助我們有效管理和固化空間向量資料，以及開展空間資料分析，而geopandas作為Python生態中優秀的空間資料分析處理工具，自然在與PostGIS進行互動方面開發了相應的功能。

　　本文就將針對如何利用geopandas向PostGIS空間資料庫寫入及讀取向量資料進行介紹。

2 geopandas與PostGIS進行互動

　　為了能在geopandas中與postgresql

pip install sqlalchemy, psycopg2, geoalchemy2

　　接下來我們需要保證postgresql中存在可以連線的空間資料庫，在pgAdmin介面內新建資料庫，譬如這裡我們新建資料庫demo：

　　點選儲存成功建立資料庫之後，要注意這時我們的demo資料庫只是個普通的postgresql資料庫，是不支援空間相關功能的，在對應資料庫上右鍵開啟查詢工具：

　　在彈出的介面中輸入CREATE EXTENSION postgis;並執行，成功之後我們的資料庫就變成了空間資料庫，支援空間相關的各種功能：

　　至此我們的準備工作就已結束，接下來我們就可以直接在geopandas中讀寫PostGIS資料表。

2.1 利用geopandas向PostGIS寫入資料

　　為方便演示，這裡我們以簡化版的重慶市區縣向量面數據為例，首先我們匯入所需的geopandas（注意geopandas版本必須大於等於0.8.0）與sqlalchemy（後者用於建立資料庫連線），並讀入重慶市.geojson檔案，你可以在開頭的Github倉庫找到它：

　　接著我們來演示如何通過geopandas向PostGIS推送向量資訊表，使用到的API為to_postgis()，其主要引數如下：

name：字元型，用於指定推送到PostGIS

後的表名稱

con：sqlalchemy.engine.Engine物件，用於建立與資料庫的連線

if_exists：字元型，用於指定當資料庫中已存在同名表時的相應策略，'fail'表示丟擲錯誤，'replace'指替換，'append'指向原表追加，預設為fail

schema：字元型，用於指定schema，預設為'public'

index：bool型，用於指定是否保留index資訊

index_label：字元型或序列，當index被設定為True時為index資訊指定欄位名稱

　　首先需要利用sqlalchemy中的create_engine來建立資料庫連線，傳入字串包含了資料庫型別、使用者名稱、密碼、主機IP、埠以及資料庫名稱，格式為：

資料庫型別://使用者名稱:密碼@主機IP:埠/資料庫名稱

　　對應本例：

　　在pgAdmin中隨即就能檢視到剛才寫入的資料表：

2.2 利用geopandas從PostGIS讀取資料

　　從PostGIS中讀取資料要用到另一個API，對應geopandas的read_postgis()，其主要引數如下：

sql：字元型，對應從空間資料庫中提取資料的SQL語句

con：同to_postgis()

geom_col：字元型，用於指定將哪一列作為GeoDataFrame的向量列

crs：用於指定座標參考系，同GeoDataFrame的座標參考系設定方式

index_col：字元型或列表，用於指定將哪些列作為索引

parse_dates：列表，用於預解析時間型別資料

　　接著我們從PostGIS中讀取剛才寫入的表：

　　簡簡單單，我們就實現了與PostGIS的互動。

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