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Código em geral51 mil · #1878

geopandas

Faz seu agente usar ferramentas Python para dados geográficos. Ele ajuda a trabalhar com dados vetoriais e operações espaciais.

O que ela faz

GeoPandas é uma ferramenta para trabalhar com dados geográficos em mapas usando Python. Ela ajuda a organizar e analisar informações espaciais, como localização de cidades ou limites de países.

Quando usar

  • ✓Quando você precisa analisar a distância entre pontos em um mapa.
  • ✓Ao comparar áreas de diferentes regiões.
  • ✓Para juntar informações de diferentes camadas de mapas.

Exemplo do que pedir para a IA

“Como posso calcular a área de todos os estados do Brasil usando um arquivo de mapa?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/geopandas/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/blob/main/skills/geopandas/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

GeoPandas usa estruturas de dados semelhantes a tabelas para guardar informações de mapas. Ele permite fazer operações espaciais como calcular distâncias ou áreas diretamente nesses dados.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills --skill geopandas

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/main/skills/geopandas/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

GeoPandas

Use GeoPandas para dados vetoriais planares representados como objetos semelhantes a pandas GeoSeries e GeoDataFrame. Esta habilidade foca na versão estável GeoPandas 1.2.0 (lançada em 28/09/2026). O site estável atualmente exibe um rótulo de build de desenvolvimento; o comportamento específico da versão abaixo foi verificado contra o código-fonte e o wheel da v1.2.0.

Ambiente Reproduzível

GeoPandas 1.2.0 requer Python 3.11+, NumPy >=2, pandas >=2.2, Shapely >=2.1, pyproj >=3.7, pyogrio >=0.8 e packaging. O wheel atual do pyproj requer Python 3.12+. Este snapshot exato do Python 3.12 foi testado em 01/10/2026:

uv venv --python 3.12
uv pip install \
  "geopandas==1.2.0" \
  "numpy==2.5.3" \
  "pandas==3.0.6" \
  "shapely==2.1.2" \
  "pyproj==3.8.0" \
  "pyogrio==0.13.0" \
  "pyarrow==25.0.1" \
  "packaging==26.3"

Mantenha os pacotes opcionais de plotagem e PostGIS fixados no lock do projeto também. Não misture pacotes geoespaciais binários de canais de pacotes incompatíveis.

Fluxo de Trabalho

  1. Inspecione uma camada local verificada com vector_inventory.py; retenha os hashes de origem.
  2. Use crs_reprojection_plan.py para inspecionar transformações candidatas. Ele apenas planeja: execute uma transformação to_crs()/pyproj apropriada separadamente.
  3. Audite a geometria com geometry_validity_report.py; compare as alterações simuladas de reparo antes de solicitar sua saída opcional de GeoPackage.
  4. Execute a análise pretendida com predicados explícitos, unidades de CRS, precisão e regras de agregação. spatial_join_audit.py mede a cardinalidade da junção; ele não exporta feições unidas nem realiza um dissolve.
  5. Use export_plan.py para inspecionar o contrato proposto, em seguida, escreva e reabra a saída real separadamente. Um plano bem-sucedido não escreveu um arquivo.
  6. Revise a divulgação e a generalização antes de compartilhar geodados/mapas derivados, usando sensitive_coordinates_checklist.py quando ocorrerem locais sensíveis.

Os exemplos abaixo usam entradas locais sintéticas ou de placeholder. Exemplos de arquivos/bancos de dados precisam do conjunto de dados ou serviço nomeado; chamadas PostGIS e de provedor de tiles foram revisadas contra contratos upstream, mas não foram exercidas contra um serviço ativo.

Contrato de Segurança e Privacidade

  • Trate coordenadas exatas, endereços, limites de parcelas, trajetórias e junções de áreas pequenas como sensíveis. Relatórios padrão para contagens, categorias, extensões aproximadas e identificadores redigidos. Generalize antes da publicação.
  • Nunca carregue automaticamente um URL, URI na nuvem, caminho GDAL /vsi*, arquivo compactado ou geocode um endereço. Obtenha aprovação explícita, valide a proveniência e os hashes, em seguida, prepare um arquivo local descompactado em um espaço de trabalho isolado.
  • Drivers GDAL/OGR, GEOS, PROJ, pyogrio, Shapely, pyproj e seus wheels são uma fronteira de confiança de código nativo. Prefira wheels oficiais/conda-forge, registre versões nativas, restrinja drivers e processe dados não confiáveis em um sandbox.
  • Não abra arquivos de escritório com macros habilitadas ou arquivos compactados aninhados através de drivers GDAL permissivos. Os CLIs empacotados usam uma lista de permissão de extensões e rejeitam arquivos compactados.
  • Leia apenas segredos de banco de dados nomeados como GEOPANDAS_POSTGIS_PASSWORD; use um gerenciador de segredos ou variável de ambiente com escopo. Nunca incorpore uma senha em um URL ou origem, imprima um engine/URL ou descarte o ambiente.
  • Cada artefato derivado precisa de hashes/versões de origem, CRS, parâmetros de operação, predicado, cardinalidade de junção, escolhas de precisão/reparo e verificações de contagem de linhas.

Portões de Correção

Aplique estes portões antes de confiar em um resultado:

  1. Identidade e Proveniência — identifique a camada de origem, chave de feição estável, IDs duplicados, contagem de linhas, coluna de geometria, parser/driver e hash de conteúdo.
  2. Estado da Geometria — conte geometrias nulas, vazias, inválidas, mistas, Z/M e colapsadas separadamente. None está faltando; uma geometria Shapely vazia é real.
  3. Semântica do CRS — exija metadados de CRS. set_crs() atribui metadados; to_crs() transforma coordenadas. Nunca adivinhe um CRS a partir de intervalos de coordenadas.
  4. Unidades e Operação — GeoPandas é planar. Coordenadas geográficas são angulares; não as use diretamente para buffer, distância, área, junções mais próximas, grades de precisão ou tolerâncias. Escolha um CRS local/de área igual adequado ao propósito ou um método geodésico.
  5. Qualidade da Transformação — inspecione a ordem dos eixos, área de uso, pipeline de datum, precisão esperada, status aproximado e grades ausentes. Mantenha a rede PROJ desativada, a menos que o usuário aprove explicitamente a recuperação de grades.
  6. Topologia e Precisão — valide antes e depois do reparo/overlay. Escolha um

…

Perguntas frequentes

O que são dados geográficos?

São informações que possuem uma localização no planeta Terra, como um endereço, um ponto GPS, ou um polígono que representa um país.

O que é um CRS?

CRS significa Sistema de Referência de Coordenadas. É como um conjunto de regras que diz como as coordenadas (latitude e longitude) se relacionam com a superfície da Terra, garantindo que os mapas sejam precisos.

Posso usar GeoPandas com qualquer tipo de mapa?

GeoPandas é ideal para dados vetoriais (pontos, linhas, polígonos) e funciona bem com formatos comuns de mapas, mas pode exigir configurações extras para dados mais complexos ou de fontes específicas.

Detalhes

Descrição original do autor

Guidance and local audit tools for Python workflows that directly use GeoPandas GeoSeries, GeoDataFrame, spatial operations, or vector-data I/O.

repo: K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
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Posição no ranking
#1878
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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