OK、これは一種の奇妙な質問です。データとスキーマの入力として orderdict リストを取る fiona (gis) を使用しています。スキーマはフィオナに変数の名前を伝え、フィオナに応じた型があります。結合後のデータは pandas にあります。順序付けられた辞書またはリストでデータを出力できます。しかし、そこから、自動化を使用して fiona にデータのタイプの長さを推定する方法を教えてください。messeytables にはこのようなものがありますが、これは csv 用であり、開始するのには適していないようです。これは 1 つの orderdictdict の例ですが、たくさんのデータがあります。fiona を使用して、それが得意とする GIS を実行しています。
これはpythonマッピングです
'date': <class 'fiona.rfc3339.FionaDateType'>,
'datetime': <class 'fiona.rfc3339.FionaDateTimeType'>,
'float': <type 'float'>,
'int': <type 'int'>,
'str': <type 'unicode'>,
'time': <class 'fiona.rfc3339.FionaTimeType'>}
これはスキーマがどのように見えるかであり、リストにすることもできます
OrderedDict([(u'scalerank', 'int:4'), (u'featurecla', 'str:30'), (u'labelrank', 'float:16.6'), (u'sovereignt', 'str :254'), (u'sov_a3', 'str:254'), (u'adm0_dif', 'float:16.6'), (u'level', 'float:16.6'), (u'type', 'str:254'), (u'admin', 'str:254'), (u'adm0_a3', 'str:254'), (u'geou_dif', 'float:16.6'), (u'geounit ', 'str:254'), (u'gu_a3', 'str:254'), (u'su_dif', 'float:16.6'), (u'subunit', 'str:254'), (u 'su_a3', 'str:254'), (u'brk_diff', 'float:16.6'), (u'name', 'str:254'), (u'name_long', 'str:254'), (u'brk_a3', 'str:254'), (u'brk_name', 'str:254'), (u'brk_group', 'str:254'), (u'abbrev', 'str:254'), (u'postal', 'str:254'), ( u'formal_en', 'str:254'), (u'formal_fr', 'str:254'), (u'note_adm0', 'str:254'), (u'note_brk', 'str:254') , (u'name_sort', 'str:254'), (u'name_alt', 'str:254'), (u'mapcolor7', 'float:16.6'), (u'mapcolor8', 'float:16.6' ')、(u'mapcolor9'、'float:16.6')、(u'mapcolor13'、'float:16.6')、(u'pop_est'、'float:16.6')、(u'gdp_md_est'、'float :16.6'), (u'pop_year', 'float:16.6'), (u'lastcensus', 'float:16.6'), (u'gdp_year', 'float:16.6'), (u'economy', '文字列:254'), (u'income_grp', 'str:254'), (u'wikipedia', 'float:16.6'), (u'fips_10', 'str:254'), (u'iso_a2', ' str:254'), (u'iso_a3', 'str:254'), (u'iso_n3', 'str:254'), (u'un_a3', 'str:254'), (u'wb_a2' , 'str:254'), (u'wb_a3', 'str:254'), (u'woe_id', 'float:16.6'), (u'adm0_a3_is', 'str:254'), (u' adm0_a3_us', 'str:254'), (u'adm0_a3_un', 'float:16.6'), (u'adm0_a3_wb', 'float:16.6'), (u'大陸', 'str:254'), ( u'region_un', 'str:254'), (u'subregion', 'str:254'), (u'region_wb', 'str:254'), (u'name_len', 'float:16.6') , (u'long_len', 'float:16.6'), (u'abbrev_len', 'float:16.6'), (u'tiny', 'float:16.6'), (u'homepart', 'float:16.6')])]
ordereddict への pandas の出力'), (u'sov_a3', u'AGO'), (u'adm0_dif', 0.0), (u'level', 2.0), (u'type', u'主権国'), (u'admin ', u'アンゴラ'), (u'adm0_a3', u'AGO'), (u'geou_dif', 0.0), (u'geounit', u'アンゴラ'), (u'gu_a3', u'AGO '), (u'su_dif', 0.0), (u'サブユニット', u'アンゴラ'), (u'su_a3', u'AGO'), (u'brk_diff', 0.0), (u'name' , u'Angola'), (u'name_long', u'Angola'), (u'brk_a3', u'AGO'), (u'brk_name', u'Angola'), (u'brk_group', None ), (u'abbrev',u'Ang.'), (u'postal', u'AO'), (u'formal_en', u"アンゴラ人民共和国"), (u'formal_fr', None), (u'note_adm0', None )、(u'note_brk'、なし)、(u'name_sort'、u'Angola')、(u'name_alt'、なし)、(u'mapcolor7'、3.0)、(u'mapcolor8'、2.0)、 (u'mapcolor9', 6.0), (u'mapcolor13', 1.0), (u'pop_est', 12799293.0), (u'gdp_md_est', 110300.0)mapcolor13', 1.0), (u'pop_est', 12799293.0), (u'gdp_md_est', 110300.0)mapcolor13', 1.0), (u'pop_est', 12799293.0), (u'gdp_md_est', 110300.0)