如何用Python将UTM坐标转换为SHAPEFILE点以适配ArcGIS Pro/谷歌地球？

方法一：用Geopandas（通用Python方案） #

这是最便捷的处理方式，直接基于你已有的Pandas DataFrame操作：

1. 先安装依赖（未安装的话执行）：

pip install geopandas fiona

2. 转换并导出代码：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# 你的原始数据
data = [['ROO01', 558635, 9303470],
        ['ROO02', 559203, 9303470]]
columns = ['ID', 'Easting', 'Northing']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

# 将坐标转为Shapely点对象
df['geometry'] = df.apply(lambda row: Point(row['Easting'], row['Northing']), axis=1)

# 创建GeoDataFrame，指定坐标系为UTM 17S（EPSG编码32717）
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, crs="EPSG:32717")

# 导出为Shapefile
gdf.to_file("utm_points.shp", driver="ESRI Shapefile")

# 导出为KML（需先转成谷歌地球兼容的WGS84坐标系）
gdf_wgs84 = gdf.to_crs("EPSG:4326")
gdf_wgs84.to_file("utm_points.kml", driver="KML")
# 如需KMZ，把生成的KML文件压缩为.zip后改后缀为.kmz即可

方法二：用ArcPy（ArcGIS Pro专属方案） #

如果已经在ArcGIS Pro环境中工作，直接用ArcPy创建点要素类：

import arcpy
import pandas as pd

# 你的原始数据
data = [['ROO01', 558635, 9303470],
        ['ROO02', 559203, 9303470]]
columns = ['ID', 'Easting', 'Northing']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

# 设置工作空间（替换为你的项目地理数据库路径）
arcpy.env.workspace = r"C:\YourProject\YourGDB.gdb"
# 创建点要素类，指定UTM 17S坐标系（WKID为32717）
out_fc = arcpy.CreateFeatureclass_management(
    out_name="UTM_Points",
    geometry_type="POINT",
    spatial_reference=arcpy.SpatialReference(32717)
)[0]

# 添加ID字段
arcpy.AddField_management(out_fc, "ID", "TEXT")

# 插入数据到要素类
with arcpy.da.InsertCursor(out_fc, ["ID", "SHAPE@XY"]) as cursor:
    for index, row in df.iterrows():
        cursor.insertRow([row['ID'], (row['Easting'], row['Northing'])])

# 导出KML/KMZ可直接在ArcGIS Pro中右键要素类 → 共享 → 导出为KML

关键注意点 #

• UTM 17S对应的EPSG编码是32717，坐标系选择错误会导致坐标偏移
• KML/KMZ仅支持WGS84经纬度坐标系，转格式前必须做坐标转换
• Shapefile导出后会生成.shp/.shx/.dbf等配套文件，需完整保存才能正常使用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maria Fernanda