Список полезных Python-библиотек для работы с геоданными Если вы уже знаете основы Python и готовы к более сложному анализу, пора переходить к библиотекам для работы с геоданными в Python. Основные библиотеки для начала работы • pandas — для работы с табличными данными • GeoPandas — как pandas, только ещё умеет хранить информацию о координатах, а значит и обрабатывать векторные файлы • GDAL — для чтения, записи, конвертации и трансформации данных; на GDAL основано много других библиотек в этом списке • Fiona — читает и записывает векторные файлы • Shapely — для пространственных операций с геометриями векторных объектов • Rasterio — для чтения и записи растровых файлов • NumPy — предоставляет инструменты для обработки растровых данных • pyproj — для работы с системами координат Библиотеки для интересного анализа • PySAL — для пространственного анализа векторных данных • xarray — для пространственного анализа растров • SciPy — здесь есть инструменты для обработки и пространственного анализа растров (интерполяция, сглаживание) • Rasterstats — для подсчёта зональной статистики по растрам • Geopy — для геокодирования • OSMnx — для загрузки данных OpenStreetMap • SQLAlchemy и GeoAlchemy — для работы с базами геоданных Библиотеки для интересных визуализаций • H3-py — для гексагонов • Folium и Leafmap — для красивых интерактивных карт (обе на основе Leaflet.js) • Keplergl — для интерактивной визуализации больших объёмов данных • Plotly — для графиков и отдельных типов карт 😎 Курс по работе с геоданными — для тех, кто освоил основы Python и готов переходить к библиотекам для геоанализа и визуализации. Первый вебинар 24 февраля⏲