Capa de eventos a clase de característica - ¿método más rápido?

Question

Hay tres métodos para convertir la salida de una capa de eventos Make XY en una Feature Class :

• Características de la copia
• Característica a punto
• Clase de característica a clase de característica

¿Cuál es el método más rápido? Necesito convertir una gran cantidad de puntos almacenados en una tabla csv (archivo de 1,5 GB) y me pregunto cuál es la mejor manera de hacerlo.

Utilizaré el geoprocesamiento en segundo plano en una máquina de 64 bits.

Answer 1

He encontrado un modelo de constructor de modelos para ser más rápido: "Hacer capa de eventos X Y" seguido de "Clase de característica a clase de característica"

Answer 2

Este es un ejemplo de la técnica que mencioné en mi comentario a tu pregunta. Leer un CSV y rellenar una clase de característica con sus valores puede ser fácil. El script asume que el Latitud es la primera columna y Longitud es la segunda columna. Puede ajustar el sistema de coordenadas en el código a algo distinto de WGS84, ajustar los tipos de campo, etc.

# Author: John K. Tran
# Contact: jtran20@masonlive.gmu.edu

import arcpy
import os
import csv
print "arcpy imported"

"""
Input CSV can look like:

Lat,Lon,First Name,Last Name
12.34,56.78,Joe,Smith
0.98,7.65,Jane,Doe
65.43,43.21,Bob,Sagat

Make sure 'Lat' and 'Lon' fields are the 1st and 2nd column in the CSV respectively.

"""

incsv = r"C:\Users\MyName\Desktop\My Docs\Sample Data\SampleCSV.csv" # Change this to the path of your CSV file.
outfc = r"C:\Users\MyName\Desktop\My Docs\Sample Data\SampleGDB.gdb\SampleFC" # Change this to the path of your output FC.

spatialref = arcpy.SpatialReference(4326) # Create the spatial reference object as WGS84. Can modify if desired.

if not arcpy.Exists(outfc): # Create the output feature class if needed.
    arcpy.CreateFeatureclass_management(os.path.dirname(outfc), os.path.basename(outfc), "POINT", None, None, None, spatialref)

csv.register_dialect("xls", delimiter=",", lineterminator="\n") # Register the dialect for native CSV syntax in Microsoft Excel.
f = open(incsv, "r") 
reader = csv.reader(f, dialect = "xls")

headers = reader.next() # Read the first line as the header names.

for header in headers[2:]: # Add fields for remaining columns if needed. Default is TEXT field.
    arcpy.AddField_management(outfc, header, "TEXT")

cursor = arcpy.da.InsertCursor(outfc, ['SHAPE@XY'] + headers[2:]) # Create InsertCursor.
count = 0
for row in reader:
    if count % 1000 == 0:
        print "processing row {0}".format(count)
    Ycoord = row[0] # Make sure 'Lat' is in the 1st column.
    Xcoord = row[1] # Make sure 'Lon' is in the 2nd column.
    newrow = [(float(Xcoord), float(Ycoord))] + row[2:]
    cursor.insertRow(newrow) # Insert point in FC for each row in CSV.
    count += 1

del cursor
f.close()

Y un ejemplo de un CSV que se puede leer es:

Lat,Lon,FirstName,LastName,Tone,Magnitude
26.61,-81.49,John,Smith,Dark,6.0
26.68,-81.47,Jim,Jones,Light,9.0
20.01,-155.87,Steve,Bruin,Medium,3.9
25.43,-80.45,Bob,Johnson,Dark,2.75
26.05,-80.11,Bill,Mayer,Light,26.6

100.000 registros CSV me han llevado entre 3 y 5 segundos.