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网站建设很难吗,seo 专业,企业做宣传网站多少钱,淘客网站超级搜怎么做四、数据清洗 在合并数据后,我们发现有些土地利用类型字段存在不一致的命名,例如“居住用地”和“居住区用地”实际上是同一类型。我们需要对这些字段进行标准化处理。 # 定义一个字段映射字典 field_mapping {"居住用地": "居住用地&…

四、数据清洗

在合并数据后,我们发现有些土地利用类型字段存在不一致的命名,例如“居住用地”和“居住区用地”实际上是同一类型。我们需要对这些字段进行标准化处理。

# 定义一个字段映射字典
field_mapping = {"居住用地": "居住用地","居住区用地": "居住用地","商业用地": "商业用地","工业用地": "工业用地","工业区用地": "工业用地"
}# 获取地理数据库中的要素类
feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses("*", "Polygon", geodatabase_path)for feature_class in feature_classes:# 更新字段值with arcpy.da.UpdateCursor(feature_class, ["Land_Use_Type"]) as cursor:for row in cursor:row if[0] in field_mapping:row[0] = field_mapping[row[0]]cursor.updateRow(row)

这里,我们定义了一个字段映射字典,将不一致的字段值映射到统一的标准值。然后,使用 arcpy.da.UpdateCursor 遍历地理数据库中的每个要素类,更新字段值。

http://www.dtcms.com/wzjs/391065.html

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