在 GeoDataFrame 中有超过 1 个几何列是不好的做法吗？

Question

我正在尝试创建一个每行有 2 个邮政编码的 GeoDataFrame，我想比较它们之间的距离。我列出了大约 220 个邮政编码和运行它们上面的 itertools 组合以获得所有组合，然后将元组解压成两列

code_combo = list(itertools.combinations(df_with_all_zip_codes['code'], 2))
df_distance_ctr = pd.DataFrame(code_combo, columns=['first_code','second_code'])

然后我进行了一些标准的 pandas 合并和列重命名，以将 polygon/geometry 列从原始地理数据框中获取到这个新的地理数据框中，就在各自的邮政编码列旁边。问题是我似乎无法将多边形列读取为几何，即使在 1.) 尝试将数据框转换为地理数据框 - AttributeError: No geometry data set yet , 2.) 将 wkt.loads 应用于几何列 - AttributeError: 'MultiPolygon' object has no attribute 'encode' . 我试图寻找一种将系列转换为地理系列的方法，但在 SO 和文档中找不到任何内容。谁能指出我可能哪里出错了？

Answer 1

查看 https://github.com/geopandas/geopandas/blob/master/geopandas/geodataframe.py 处 GeoDataFrame 的 __init__ 方法，看起来 GDF 一次只能有一列。不过，您创建的其他列中仍应包含几何对象。

由于每一列中仍然有几何对象，您可以编写一个使用 Shapely 的 distance 方法的方法，如下所示：

import pandas as pd
import geopandas
from shapely.geometry import Point
import matplotlib.pyplot as plt

lats = [-34.58, -15.78, -33.45, 4.60, 10.48]
lons = [-58.66, -47.91, -70.66, -74.08, -66.86]
df = pd.DataFrame(
    {'City': ['Buenos Aires', 'Brasilia', 'Santiago', 'Bogota', 'Caracas'],
     'Country': ['Argentina', 'Brazil', 'Chile', 'Colombia', 'Venezuela'],
     'Latitude': lats,
     'Longitude': lons})

df['Coordinates'] = list(zip(df.Longitude, df.Latitude))
df['Coordinates'] = df['Coordinates'].apply(Point)

df['Coordinates_2'] = list(zip(lons[::-1], lats[::-1]))
df['Coordinates_2'] = df['Coordinates_2'].apply(Point)

gdf = geopandas.GeoDataFrame(df, geometry='Coordinates')


def get_distance(row):
    distance = row.Coordinates.distance(row.Coordinates_2)
    print(distance)
    return distance

gdf['distance'] = gdf.apply(lambda row: get_distance(row), axis=1)

至于AttributeError: 'MultiPolygon' object has no attribute 'encode'。 MultiPolygon 是一个匀称的几何体 class。 encode 通常是字符串对象的一种方法，因此您可以删除对 wkt.loads.

的调用

在 GeoDataFrame 中有超过 1 个几何列是不好的做法吗？

Is it bad practice to have more than 1 geometry column in a GeoDataFrame?

gis

polygon

series

shapely

geopandas