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1 簡介
大家好我是費老師，前不久我在一篇文章中給大家分享過geopandas在其0.11版本中爲我們帶來的一些重要新特性，其中提到過新的矢量讀寫後端，使得我們在read_file()以及to_file()中添加參數engine='pyogrio'即可獲得500%的性能提升。
而新引擎帶來的不僅是性能上的大幅提升，還帶來了諸多實用功能以方便我們讀寫常見矢量文件，今天我就來給大家詳細介紹這些新功能。
2 詳解geopandas中的pyogrio讀寫引擎
geopandas0.11版本之後新增的pyogrio引擎，基於geopandas團隊開發的同名Python庫，其基於OGR，而OGR則是著名的開源柵格空間數據轉換框架GDAL的重要分支庫，專注於矢量數據的高性能轉換。
2.1 基於pyogrio的矢量文件讀取
對於0.11及以後版本的geopandas，向read_file()中傳入engine='pyogrio'後，即可切換至底層基於pyogrio.read_dataframe()的讀取引擎，獲取大幅度性能提升的同時也擁有了衆多的新功能參數，其中比較實用的有：
2.1.1 利用columns參數指定需要讀入的字段
開啓pyogrio引擎後，我們可以通過設置參數columns來讀入指定的若干字段，當你的矢量文件有很多無關緊要的字段時，可以利用此特性來整潔數據以及減少讀入數據的內存消耗：
2.1.2 利用read_geometry參數設置是否忽略矢量列
如果你不需要矢量文件中的矢量信息，只需要將其當作普通表格數據進行讀入，開啓pyogrio引擎後，設置read_geometry=False即可，所形成對象的類型也會變爲普通的DataFrame：
2.1.3 利用force_2d參數強制忽略z軸信息
有些情況下，矢量數據中的座標信息帶有z軸高度信息，如果分析過程中用不上該維度信息，可以在開啓pyogrio引擎後設置force_2d=True強制轉換爲2D矢量，非常方便：
2.1.4 利用skip_features與max_features參數控制讀入數據規模
在開啓pyogrio引擎後，通過設置參數skip_features可以控制從數據第0行開始需要跳過的要素記錄數量：
而通過設置參數max_features則可以控制最多讀取多少行要素記錄，當我們的矢量文件記錄行很多，而我們又只想簡單查看幾行看看數據長什麼樣時，這個參數就很實用了：
2.1.5 利用參數where對矢量文件進行條件過濾
這個新特性非常實用，我們可以像寫SQL查詢語句那樣傳入我們的過濾條件，從而幫助我們在讀取數據時就實現比較豐富自由的條件過濾效果，值得注意的是，針對中文等由unicode字符構成的字段名，需要將其包裹在""中進行定義，參考下圖中我的做法：
2.1.6 利用sql參數在原數據上直接進行sql查詢
前面我們介紹了多種用於過濾原數據的實用參數，而在在開啓pyogrio引擎後還有個非常實用的參數sql，可以幫助我們直接書寫SQL語句對原數據進行提取（注意，其執行順序先於上述其他過濾類參數）：
但要注意的是，目前pyogrio引擎的sql參數，在讀取諸如含有中文等unicode字符信息的shapefile文件時，不能正常的解析內容，而針對GeoJSON、gpkg等其他格式矢量文件時則一切正常：
GeoJSON文件正常
gpkg文件正常
shapefile文件亂碼，親測即使指定encoding也無效
所以現階段建議讀取shapefile文件時，可以使用columns+where的組合方式代替sql以實現同樣的效果。
2.2 基於pyogrio的矢量文件寫出
相較於文件的讀取，新引擎中涉及文件寫出的功能參數就寡淡很多，只發現一個比較特別的promote_to_multi參數，用於強制將單部件要素轉換爲多部件要素：
2.3 pyogrio引擎支持的所有矢量文件類型
你可以通過pyogrio.list_drivers()查看新引擎所支持的全部矢量文件格式，基本上只有你想不到沒有它覆蓋不到😂：
更多相關內容，可以前往https://pyogrio.readthedocs.io/en/latest/api.html?#geopandas-integration閱讀了解更多。
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