python调用Arcmap完成批量 重分类、属性表导出、合并问题

#求助#python调用Arcmap完成以下处理流程#
已知目录 D:\asc结果文件 中含有多个以变量I、D命名的ASC文件，其中I可以从表“A.xlsx"的名为”强度“列读取，D可以从表“B.xlsx"中的名为“时间”列读取，asc结果文件的文件夹中asc文件被命名如：result40-1.asc result100-4.asc ……
！！
特别注意的是在jupter notebook中编写代码所使用的为python3.10.9，但电脑上安装的arcmap10.7自带的为python2.7
已在anaconda中配置了python27如下图

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如顺利运行代码并解决问题，可追加酬金

现需要调用arcmap完成以下批量处理操作：
1.使用Spatial Analyst工具下的重分类对所有的asc文件进行重分类，输入栅格为各个asc文件，重分类字段为VALUE，分类具体要求为：旧值0-1，赋新值为1，旧值1-15，则赋新值为2，输出文件名称与输入的asc保持一致，但输出格式修改为tif格式，即 resultI-D.tif ，I与D值与asc保持一致
2.对输出的所有tif的属性表进行 表转excel 导出，
其中原属性表的格式为
示例：result40-1.tif

| OID | Value | Count |
| 0 | 1 | 1800 |
| 1 |2 | 3446 |
将所有的属性表导出并合并，要求的格式为

| Tif文件名 | Count1 | Count2|
| result40-1 |1800 | 3446 |
| result40-2 | …… | …… |
| result100-4 | …… | …… |
合并的表的路径及名称为 D:\tif结果汇总表.xlsx

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

思路：

  1. 首先读取 A.xlsx 和 B.xlsx 中的数据，存储到字典中，以文件名为键，强度或时间为值；
  2. 遍历 D:\asc结果文件 目录下的所有 ASC 文件，根据文件名提取出强度和时间信息，并根据 Spatial Analyst 工具下的重分类对 ASC 文件进行重分类；
  3. 对重分类后的文件进行属性表转 Excel 导出，并将所有 Excel 文件合并到一个表格中。

代码实现：

import os
import arcpy
import pandas as pd

# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = r"D:\asc结果文件"
# 设置输出路径
output_path = r"D:\tif结果汇总表.xlsx"
# 设置分类规则
remap = arcpy.sa.RemapRange([[0, 1, 1], [1, 15, 2]])

# 读取 A.xlsx 和 B.xlsx 中的数据
a_df = pd.read_excel(r"A.xlsx")
b_df = pd.read_excel(r"B.xlsx")
a_dict = dict(zip(a_df["文件名"], a_df["强度"]))
b_dict = dict(zip(b_df["文件名"], b_df["时间"]))

# 遍历 ASC 文件进行重分类和属性表转 Excel 导出
result_list = []
for asc_file in os.listdir(arcpy.env.workspace):
    if asc_file.endswith(".asc"):
        # 解析文件名，获取强度和时间信息
        intensity = a_dict[asc_file.split(".")[0]]
        time = b_dict[asc_file.split(".")[0]]
        # 构造输出文件名
        output_file = "result{}-{}.tif".format(intensity, time)
        # 执行重分类操作
        out_raster = arcpy.sa.Reclassify(asc_file, "Value", remap, "NODATA")
        out_raster.save(output_file)
        # 执行属性表转 Excel 导出并存储结果
        output_excel = "{}.xlsx".format(output_file.split(".")[0])
        arcpy.TableToExcel_conversion(output_file, output_excel)
        result_list.append(pd.read_excel(output_excel))

# 将所有 Excel 文件合并到一个表格中
result_df = pd.concat(result_list, axis=1)
result_df.to_excel(output_path, index=False)

注意事项：

  1. 需要将 ArcMap 中的 python 环境添加到系统环境变量中，才能在 Jupyter Notebook 中调用 ArcPy 模块；
  2. 在使用 Spatial Analyst 工具下的重分类时，需要使用 arcpy.sa.RemapRange 函数来定义分类规则；
  3. 在属性表转 Excel 导出时，输出文件名需要使用 .xlsx 格式，否则可能会出现编码问题；
  4. 合并 Excel 文件时，需要使用 pd.concat 函数来将多个 DataFrame 拼接到一起。