Cuando las personas ven que no están atadas a las herramientas estándar en la interfaz gráfica, se dan cuenta de lo flexible que es la programación y cuánto pueden obtener de un constructor de modelos utilizando trabajo geoespacial y Python. Esta es una verdadera motivación. A este respecto, los scripts de Python del generador de modelos son solo el primer paso. Una vez que comiences a ejecutar cosas fuera del programa, como manipular parámetros, encontrarás cosas que no puedes resolver rápidamente con un constructor de modelos. Conocer Python y cómo programar algo desde cero es una gran motivación.
Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.
Todos lo lenguajes tienen un lado útil. Conocer Python, Scala y Java es inmensamente útil: están relacionados y se pueden usar en combinación entre sí. Cualquiera de ellos podría resolver desafíos para grandes conjuntos de datos que deben manipularse de manera efectiva en entornos informáticos distribuidos.
Por otro lado, GeoPandas es una biblioteca de código abierto relativamente nueva que es una extensión espacial de otra biblioteca llamada Pandas. Ha existido desde 2008 y ha sido diseñado para facilitar el análisis de datos. Esto ha ampliado las posibilidades de Python.
Pandas utiliza un concepto llamado marcos de datos: son tablas de datos o series temporales de datos si están indexadas por marca de tiempo. Actúa como una base de datos de Python al colocar índices para filtrar los datos. Viene con funciones convenientes para leer y escribir archivos con números faltantes. Si tiene valores nulos (no se han registrado mediciones en una serie de tiempo, por ejemplo), Pandas ofrece opciones para calcular valores para esas filas o interpretar correctamente el valor nulo de la misma manera que lo haría una base de datos. Este podría ser el último valor observado o la interpolación entre el valor observado anteriormente y el siguiente valor que está en el conjunto de datos. ¿Quién no quiere estas funciones cuando trabaja con datos del mundo real?
La biblioteca de Pandas, para Python, también viene con la capacidad de pivotar y remodelar tablas y grupos, hacer fusiones y trazar. Hay muchas cosas que puedes hacer en Python que generalmente requieren una base de datos. Puedes escribir un script independiente y ya no depender de una base de datos o tener que realizar su análisis de datos de forma sencilla.
Pues bien, en 2013, GeoPandas trabajo geoespacial y Python en escena e hizo posible almacenar geometrías en los marcos de datos (al igual que Postgres y PostGIS) basándose en las bibliotecas Pandas existentes. Por eso, se dice que GeoPandas es una herramienta fantástica para los programadores geoespaciales porque es fácil de escribir código independiente que se puede utilizar fuera del típico entorno SIG de escritorio. Es una buena opción para los programadores que no son SIG y están familiarizados con Pandas y facilita la creación de capacidades geoespaciales en las bases de código Python existentes sin la necesidad de instalar entornos de escritorio como QGIS o ArcGIS. Todas estas características contribuyen a su eficacia en este campo del desarrollo humano.
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