PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリのまとめ

本日は PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリについてまとめてみようと思います。ほとんどが過去のエントリーで紹介しているものですが、これからGISデータを扱おうと思っている方やたくさんライブラリがある中でどういったものを選択していいのか迷っている方はぜひ参考にしてみてください。

メジャーなライブラリ

まずはこれを使っておけば間違いないというライブラリを紹介します。

GDAL

PythonのGIS系ライブラリと言えばまずGDALを思い浮かべるくらいメジャーなライブラリです。ベクターからラスター、また、データの読み込みから書き込みまで基本的なことは何でもできると考えて大丈夫です。過去のエントリーでもGDALに関していくつかの機能を紹介しています。

www.gis-py.com

www.gis-py.com

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GeoPandas

上記で紹介したGDALも素晴らしいライブラリなのですが、最近はGeoPandasの方が人気かもしれません。こちらも基本的なことは何でもできますし、ますます機能が強化されていくと思います。もしかしたら将来はGeoPandasが超メジャーなGIS系のライブラリになるかもしれません。

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pyproj

座標変換用ライブラリです。座標変換をするならこれ以外に考えられません。

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geopy

ジオコーディング用ライブラリです。

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piexif

画像にジオタグを追加したり、画像に付与されているジオタグを抽出するためのライブラリです。

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Arcpy

ArcGISに限定されてしまうのですが、ArcGISを使っている方はぜひ使ってみてください。こちらは商用のエンジンに付随するライブラリですので、他のライブラリよりも機能は強力だと思います。以下のエントリー以外もArcpyに関しては本ブログで色々紹介していますので、ぜひ読んでみてください。

www.gis-py.com

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玄人向けなライブラリ

少しマニアックなのですが、使いこなせると便利なライブラリです。

Fiona

データの読み書きに特化したシンプルなライブラリです。GeoPandasは一部機能をFionaに依存しています。Fionaを深く知ることによってGeoPandasについても深く知ることができるかと思います。

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Shapely

地理空間データを計算するためのライブラリです。こちらもFionaと同じでGeoPandasは一部機能をShapelyに依存しています。

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Folium

WEBマップを作成するためのライブラリです。WEBサイトにインタラクティブなマップを組み込みたいという場合はかなり使えると思います。

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Rasterio

本ブログでは未紹介なのですが、ラスタを扱うためのライブラリです。GDALでもラスタを扱うことはできますが、Rasterioはラスタに特化したライブラリなので、機能はこちらの方が充実しているかもしれません。

pypi.org

ざっと紹介しましたが、ほとんどのことはGeoPandas、pyproj、geopyあたりで事足りるような気がします。GIS系ライブラリについて勉強したいけど、何から手を付けていいかわからないという方はこの辺から始めるのがいいかもしれません。

また、ライブラリではないのですが、GISについて色々勉強してみたいという方は以下エントリーを参考にしてみてください。

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