本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes

1 简介

　　大家好我是费老师，geopandas作为我们非常熟悉的Python GIS利器，兼顾着高性能和易用性，特别是在其0.12.0版本开始使用全新的shapely2.0矢量计算后端后，性能表现更是一路狂飙。

　　而我们作为使用者，当然是希望geopandas处理分析矢量数据越快越好。在今天的文章中，我将为大家简要介绍如何基于dask对geopandas进一步提速，从而更从容的应对更大规模的GIS分析计算任务。

2 dask-geopandas的使用

　　很多朋友应该听说过dask，它是Python生态里非常知名的高性能计算框架，可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化，而dask-geopandas就是由geopandas团队研发的，基于dask对GeoDataFrame进行并行计算优化的框架，本质上是对dask和geopandas的封装整合。

　　dask-geopandas的安装非常简单，在已经安装了geopandas的虚拟环境中，执行下列命令即可：

conda install dask-geopandas -c conda-forge -y

2.1 基础使用

　　dask-geopandas与geopandas的常用计算API是相通的，但调用方式略有不同，举一个实际例子，其中示例文件demo_points.gdb由以下代码随机生成并写出：

import numpy as np
import geopandas as gpd
from shapely import Point, Polygon

# 生成示例用矢量数据
demo_points = gpd.GeoDataFrame(
    {
        'id': range(1000000),
        'geometry': [
            Point(np.random.uniform(0, 90),
                  np.random.uniform(0, 90))
            for i in range(1000000)
        ]
    }
)

# 写出到本地gdb
demo_points.to_file('./demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB')

　　在使用dask-geopandas时，我们首先还是需要用geopandas进行目标数据的读入，再使用from_geopandas()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作的数据框对象，其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块，理论上分区越多并行运算速度越快，但受限于机器的CPU瓶颈，通常建议设置npartitions为机器可调度的CPU核心数：

demo_points = gpd.read_file('./demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB')
demo_points_ddf = dgpd.from_geopandas(demo_points, npartitions=4)
demo_points_ddf

　　在此基础上，后续执行各种运算都需要在代码末尾衔接.compute()，从而真正执行前面编排好的运算逻辑，以非矢量和矢量运算分别为例：

2.2 性能比较

　　既然使用了dask-geopandas就是奔着其针对大型数据集的计算优化而去的，我们来比较一下其与原生geopandas在常见GIS计算任务下的性能表现，可以看到，在与geopandas的计算比较中，dask-geopandas取得了约3倍的计算性能提升，且这种提升幅度会随着数据集规模的增加而愈发明显，因为dask可以很好的处理内存紧张时的计算优化：

　　当然，这并不代表我们可以在任何场景下用dask-geopandas代替geopandas，在常规的中小型数据集上dask-geopandas反而要慢一些，因为徒增了额外的分块调度消耗。

　　除了上述的内容外，dask-geopandas还有一些实验性质的功能，如基于地理空间分布的spatial_partitions数据分块策略优化等，待它们稳定之后我会另外发文为大家介绍😉。

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　　以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~

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