У меня есть два фрейма данных GeoPandas, к которым я пытаюсь присоединиться. Я установил crs для обоих, а затем использовал sjoin и sjoin_nearest, однако не вижу никаких результатов. Столбцы имеют значения NaN.
import pandas as pd
import geopandas as gpd
df1 = pd.DataFrame({
'id': [0, 1, 2],
'Lat': [41.8896878, 41.8854416, 33.155480],
'Long': [-87.6188015, -87.615478, -96.731630]
})
gdf1 = gpd.GeoDataFrame(df1, geometry=gpd.points_from_xy(df1.Long, df1.Lat))
# set crs for buffer calculations
gdf1.set_crs("ESRI:102003", inplace=True)
df2 = pd.DataFrame({
'val': ['a', 'b', 'c'],
'Lat': [41.88545, 41.885507, 33.15549],
'Long': [-87.61762, -87.615377, -96.73164]
})
gdf2 = gpd.GeoDataFrame(df2, geometry=gpd.points_from_xy(df2.Long, df2.Lat))
# set crs for buffer calculations
gdf2.set_crs("ESRI:102003", inplace=True)
# Spatial Join
joined_gdf = gpd.sjoin_nearest(
gdf1, # Point geometry
gdf2, # Point geometry
how='left',
max_distance = 0.001, # in meters
distance_col = "distances"
)
Второй подход пробовал использовать sjoin,
gdf1 = gdf1.set_crs(4326, allow_override=True)
gdf2 = gdf2.set_crs(4326, allow_override=True)
joined_gdf = gpd.sjoin(
gdf1,
gdf2,
predicate = 'intersects',
how = 'left'
)
Я не вижу ожидаемых результатов, т.е. нет совпадений/строк в результирующем объединенном кадре данных. Непонятно, что происходит с пространственными соединениями.
Все столбцы из правой таблицы имеют значения NaN. CRS для обоих DataFrames:
Name: USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic
Axis Info [cartesian]:
- E[east]: Easting (metre)
- N[north]: Northing (metre)
Area of Use:
- name: United States (USA) - CONUS onshore - Alabama; Arizona; Arkansas; California; Colorado; Connecticut; Delaware; Florida; Georgia; Idaho; Illinois; Indiana; Iowa; Kansas; Kentucky; Louisiana; Maine; Maryland; Massachusetts; Michigan; Minnesota; Mississippi; Missouri; Montana; Nebraska; Nevada; New Hampshire; New Jersey; New Mexico; New York; North Carolina; North Dakota; Ohio; Oklahoma; Oregon; Pennsylvania; Rhode Island; South Carolina; South Dakota; Tennessee; Texas; Utah; Vermont; Virginia; Washington; West Virginia; Wisconsin; Wyoming.
- bounds: (-124.79, 24.41, -66.91, 49.38)
Coordinate Operation:
- name: USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic
- method: Albers Equal Area
Datum: North American Datum 1983
- Ellipsoid: GRS 1980
- Prime Meridian: Greenwich
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/755 ... nt-dataset
Пространственное соединение GeoPandas – в результирующем наборе данных нет совпадающих строк ⇐ Python
Программы на Python
1766145410
Anonymous
У меня есть два фрейма данных GeoPandas, к которым я пытаюсь присоединиться. Я установил crs для обоих, а затем использовал sjoin и sjoin_nearest, однако не вижу никаких результатов. Столбцы имеют значения NaN.
import pandas as pd
import geopandas as gpd
df1 = pd.DataFrame({
'id': [0, 1, 2],
'Lat': [41.8896878, 41.8854416, 33.155480],
'Long': [-87.6188015, -87.615478, -96.731630]
})
gdf1 = gpd.GeoDataFrame(df1, geometry=gpd.points_from_xy(df1.Long, df1.Lat))
# set crs for buffer calculations
gdf1.set_crs("ESRI:102003", inplace=True)
df2 = pd.DataFrame({
'val': ['a', 'b', 'c'],
'Lat': [41.88545, 41.885507, 33.15549],
'Long': [-87.61762, -87.615377, -96.73164]
})
gdf2 = gpd.GeoDataFrame(df2, geometry=gpd.points_from_xy(df2.Long, df2.Lat))
# set crs for buffer calculations
gdf2.set_crs("ESRI:102003", inplace=True)
# Spatial Join
joined_gdf = gpd.sjoin_nearest(
gdf1, # Point geometry
gdf2, # Point geometry
how='left',
max_distance = 0.001, # in meters
distance_col = "distances"
)
Второй подход пробовал использовать sjoin,
gdf1 = gdf1.set_crs(4326, allow_override=True)
gdf2 = gdf2.set_crs(4326, allow_override=True)
joined_gdf = gpd.sjoin(
gdf1,
gdf2,
predicate = 'intersects',
how = 'left'
)
Я не вижу ожидаемых результатов, т.е. нет совпадений/строк в результирующем объединенном кадре данных. Непонятно, что происходит с пространственными соединениями.
Все столбцы из правой таблицы имеют значения NaN. CRS для обоих DataFrames:
Name: USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic
Axis Info [cartesian]:
- E[east]: Easting (metre)
- N[north]: Northing (metre)
Area of Use:
- name: United States (USA) - CONUS onshore - Alabama; Arizona; Arkansas; California; Colorado; Connecticut; Delaware; Florida; Georgia; Idaho; Illinois; Indiana; Iowa; Kansas; Kentucky; Louisiana; Maine; Maryland; Massachusetts; Michigan; Minnesota; Mississippi; Missouri; Montana; Nebraska; Nevada; New Hampshire; New Jersey; New Mexico; New York; North Carolina; North Dakota; Ohio; Oklahoma; Oregon; Pennsylvania; Rhode Island; South Carolina; South Dakota; Tennessee; Texas; Utah; Vermont; Virginia; Washington; West Virginia; Wisconsin; Wyoming.
- bounds: (-124.79, 24.41, -66.91, 49.38)
Coordinate Operation:
- name: USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic
- method: Albers Equal Area
Datum: North American Datum 1983
- Ellipsoid: GRS 1980
- Prime Meridian: Greenwich
Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/75526866/geopandas-spatial-join-no-matching-rows-in-the-resultant-dataset[/url]
Ответить
1 сообщение
• Страница 1 из 1
Перейти
- Кемерово-IT
- ↳ Javascript
- ↳ C#
- ↳ JAVA
- ↳ Elasticsearch aggregation
- ↳ Python
- ↳ Php
- ↳ Android
- ↳ Html
- ↳ Jquery
- ↳ C++
- ↳ IOS
- ↳ CSS
- ↳ Excel
- ↳ Linux
- ↳ Apache
- ↳ MySql
- Детский мир
- Для души
- ↳ Музыкальные инструменты даром
- ↳ Печатная продукция даром
- Внешняя красота и здоровье
- ↳ Одежда и обувь для взрослых даром
- ↳ Товары для здоровья
- ↳ Физкультура и спорт
- Техника - даром!
- ↳ Автомобилистам
- ↳ Компьютерная техника
- ↳ Плиты: газовые и электрические
- ↳ Холодильники
- ↳ Стиральные машины
- ↳ Телевизоры
- ↳ Телефоны, смартфоны, плашеты
- ↳ Швейные машинки
- ↳ Прочая электроника и техника
- ↳ Фототехника
- Ремонт и интерьер
- ↳ Стройматериалы, инструмент
- ↳ Мебель и предметы интерьера даром
- ↳ Cантехника
- Другие темы
- ↳ Разное даром
- ↳ Давай меняться!
- ↳ Отдам\возьму за копеечку
- ↳ Работа и подработка в Кемерове
- ↳ Давай с тобой поговорим...
Мобильная версия