요약
0. 들어가며
공간 데이터를 다루다 보면 가장 흔하게 마주치는 문제가 ‘좌표계(CRS) 불일치’ 이다. 공공데이터에서 제공하는 좌표계는 일반적으로 대표적인 지리좌표계인 WGS84이다. 그러나 이를 국내 지도에 알맞게 투영하기 위해서는 국내 대표적인 투영좌표계인 TM좌표계(UTM-K)로 변환할 필요가 있다. (참고: 좌표계(CRS)에 대해서 더 알고 싶다면 여기를 클릭하세요)
따라서, Python에서 가장 권장되는 방식인 pyproj 라이브러리의 Transformer 클래스의 사용법과 옵션에 대한 내용을 알아보자
1. Transformer 클래스
출발 좌표계(Source)와 도착 좌표계(Target) 사이의 변환 파이프라인을 생성
1.2 좌표 변환 객체
Transformer.from_crs(crs_from, crs_to, always_xy)
from_crs() 메서드를 이용하여 좌표 변환을 위한 객체를 생성.
주요 파라미터
경도-위도 고정 (always_xy)
- 주요 옵션인
always_xy를True로 설정하는 것을 추천- 왜냐하면, 좌표계의 공식 정의는 (위도, 경도). 즉 (Y, X) 이다. (예를 들어 서울의 좌표를 표기할 때 (37.5, 126.9) 로 표기하는데 이는 (Y,X) 표기법이다)
- 그러나, X-Y 가 익숙하기 때문에 해당 옵션을 통해 입출력 순서를 (위도, 경도)가 아닌 (경도, 위도)로 항상 고정시키자
| 파라미터(Parameter) | 설명 | 권장 값 / 예시 |
|---|---|---|
crs_from | (필수) 변환 전, 현재 데이터의 좌표계입니다. | EPSG 코드("EPSG:4326"), Proj 문자열, 혹은 CRS 객체 |
crs_to | (필수) 변환 후, 목표로 하는 좌표계입니다. | EPSG 코드("EPSG:5179" - 한국 주요 좌표계) |
always_xy | (중요) 입력/출력 순서를 항상 (X, Y) 즉, (경도, 위도)로 고정할지 여부 | True 또는 False (기본값: False) |
| 다음 코드는 WGS84(EPSG:4326) 좌표계를 UTM-K(EPSG:5179)로 변환하고, 항상 경도(X), 위도(Y) 순으로 데이터를 입력 및 출력하는 변환기(객체)이다. |
from pyproj import Transformer
transformer = Transfromer.from_crs('EPSG:4326', 'EPSG:5179', always_xy = True)1.2 좌표 변환
기 생성한 변환기(transformer)에 transform()메서드를 통해 변환된 좌표값을 생성
array(Numpy)로 입력하자!
x,y 좌표값을 갖는 열이 존재하는 데이터프레임에
apply메서드보다 좌표값을 numpy 로 변환한 후 입력하는 것이 속도차원에서 우월!
아래 코드는 기존 데이터프레임의 좌표값을 numpy 형태로 변환하고, 기존에 생성해둔 좌표 변환기에 입력값에 넣어 변환된 좌표값을 출력한다.
x_arr = df['x'].to_numpy()
y_arr = df['y'].to_numpy()
x_5179, y_5179 = transfromer.transform(x_arr, y_arr)2. 예시
데이터프레임 내 WGS84 좌표계 값인 x,y 를 참고하여 UTM-K 좌표값으로 변환한 값을 새로운 열로 생성
import numpy as np
import pandas as pd
from pyproj import Transformer
transformer = Transformer.from_crs('EPSG:4326', 'EPSG:5179', always_xy = True)
df['x_5179'], df['y_5179'] = transformer.transform(
df['x'].to_numpy,
df['y'].to_numpy
)
참고사이트