现实问题

在研究过程中，经常会遇到要对各个区域的某些数据进行分区统计的情况，如对某地区的各个行政区内的平均温度进行统计。又如，统计各个行政区内建成区的面积等等。一般这种分区统计可直接在ArcGIS中完成，ArcGIS空间分析工具箱中提供非常丰富的分区统计工具供用户调用：

当前解决方案存在的问题

这些工具中输入的区域可以是栅格的或者是矢量的，值数据只能是栅格的。GUI提供的工具固然方便，但是，如果使用程序自动化的完成这些功能的话是不是更好呢。当前，关于Python分区统计工具，根据区域数据的格式，可分为两类：

矢量边界
栅格边界
矢量边界的分区统计可以使用ArcGIS/arcpy的分区统计工具进行处理，开源GIS方面，有两个Python库也可以进行处理，一个是rasterstats，另一个库便是大名鼎鼎的GDAL。但是在栅格区域方面，虽然实现过程很简单，但是目前没有找到合适的包。

解决方案

下面是基于栅格单元与栅格单元的分区统计的源代码：

import numpy as np
import pandas as pddef zonal_statistic(zonal_arr, data_arr, stats_field=['mean'], nodata=255):"""Parameters----------zonal_arr:分区统计的区域数据data_arr:分区统计中需要作统计的数据stats_field:分区统计的字段，有均值、最大最小值、总数等nodata: 区域中nodata值，默认为255:rtype: object"""classes_list = np.array(sorted(np.unique(zonal_arr)))classes_list = classes_list[classes_list != nodata]classes_list = classes_list[~np.isnan(classes_list)]if classes_list.size == 0:return pd.DataFrame()zonal_sta_list = []zonal_sta = pd.Series()for i in classes_list:if 'mean' in stats_field:zonal_sta['mean'] = np.nanmean(data_arr[zonal_arr == i])else:zonal_sta['mean'] = np.nanif 'max' in stats_field:zonal_sta['max'] = np.nanmax(data_arr[zonal_arr == i])else:zonal_sta['max'] = np.nanif 'min' in stats_field:zonal_sta['min'] = np.nanmin(data_arr[zonal_arr == i])else:zonal_sta['min'] = np.nanif 'count' in stats_field:zonal_sta['count'] = len(data_arr[zonal_arr == i])else:zonal_sta['count'] = np.nanzonal_sta_copy = zonal_sta.copy()zonal_sta_list.append(zonal_sta_copy)return pd.DataFrame(zonal_sta_list, index=classes_list)[stats_field]

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